MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765315715 · doi:10.1016/j.envsoft.2017.09.020

Urban Multi-scale Environmental Predictor (UMEP): An integrated tool for city-based climate services

2017· article· en· W2765315715 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Modelling & Software · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversity of ReadingVetenskapsrådetNatural Environment Research CouncilMet OfficeSvenska Forskningsrådet FormasSight Research UK
Mots-clésScale (ratio)Environmental scienceClimate changeEnvironmental resource managementThermal comfortIdentification (biology)Urban heat islandEnergy consumptionMeteorologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UMEP (Urban Multi-scale Environmental Predictor), a city-based climate service tool, combines models and tools essential for climate simulations. Applications are presented to illustrate UMEP's potential in the identification of heat waves and cold waves; the impact of green infrastructure on runoff; the effects of buildings on human thermal stress; solar energy production; and the impact of human activities on heat emissions. UMEP has broad utility for applications related to outdoor thermal comfort, wind, urban energy consumption and climate change mitigation. It includes tools to enable users to input atmospheric and surface data from multiple sources, to characterise the urban environment, to prepare meteorological data for use in cities, to undertake simulations and consider scenarios, and to compare and visualise different combinations of climate indicators. An open-source tool, UMEP is designed to be easily updated as new data and tools are developed, and to be accessible to researchers, decision-makers and practitioners.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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