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Enregistrement W2621237610 · doi:10.1175/mwr-d-17-0018.1

Field Data Analysis and Weather Scenario of a Downburst Event in Livorno, Italy, on 1 October 2012

2017· article· en· W2621237610 sur OpenAlexafffund
Massimiliano Burlando, Djordje Romanić, Giovanni Solari, Horia Hangan, Shi Zhang

Notice bibliographique

RevueMonthly Weather Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectEuropean Organization for the Exploitation of Meteorological SatellitesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaBeijing Jiaotong UniversityCanada Foundation for InnovationUniversità degli Studi di GenovaCompagnia di San Paolo
Mots-clésField (mathematics)Event (particle physics)MeteorologyClimatologyEnvironmental scienceGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Mediterranean is a “hot spot” for the genesis of different types of severe weather events, including potentially damaging wind phenomena like downbursts, whose occurrence and evolution in this geographical region have not been documented in the literature. This paper is part of an interdisciplinary collaboration between atmospheric scientists and wind engineers with the objective of conducting a comprehensive analysis of the field measurements and weather scenarios related to nonsynoptic wind systems in this area. The downburst that struck the Livorno coast of Italy at about 1310 local time 1 October 2012 is investigated as a relevant test case for such severe wind events. The wind velocity records detected by ultrasonic anemometers, part of a monitoring network created for the European “Wind and Ports” and “Wind, Ports and Sea” projects, are analyzed and decomposed in order to inspect the main statistical features of this transient event. The analysis of the meteorological precursors to this event is carried out making use of model analyses, standard in situ measurements, remote sensing techniques, proxy data, and direct observations. The results obtained bring new insights into a downburst’s onset and detection in the Mediterranean, its evolution at the local scale, and possible connections to specific synoptic-scale weather conditions like secondary cyclogenesis in the lee of the Alps.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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