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Enregistrement W2953346625 · doi:10.5194/hess-2019-297

Assessment of Near 0 °C Temperature and Precipitation Characteristicsacross Canada

2019· article· en· W2953346625 sur OpenAlexafffundabout
Éva Mekis, Ronald E. Stewart, Julie M. Thériault, Bohdan Kochtubajda, Barrie Bonsal, Zhuo Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of ManitobaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésPrecipitationSnowEnvironmental scienceClimatologyFreezing rainWinter stormRain and snow mixedPrecipitation typesAtmospheric sciencesDiurnal cycleClimate changeMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The 0 °C temperature threshold is critical to many meteorological and hydrological processes driven by melting and freezing in the atmosphere, surface and sub-surface and by the associated precipitation varying between rain, freezing rain, wet snow and snow. This threshold, linked with freeze-thaw, is especially important in cold regions such as Canada. This study develops a Canada-wide perspective on near 0 °C conditions with a particular focus on the occurrence of its associated precipitation. Since this analysis requires hourly values of surface temperature and precipitation type observations, it was limited to 92 stations over the 1981–2011 period. In addition, nine stations representative of various climatic regions are selected for further analysis. Near 0 °C conditions are defined as periods when the surface temperature is between −2 °C and 2 °C. Near 0 °C conditions occur often across all regions of the country although the annual number of days and hours and the duration of these events varies dramatically. Various forms of precipitation (including rain, freezing rain, wet snow and ice pellets) are sometimes linked with these temperatures with highest fractions tending to occur in Atlantic Canada. Trends of most temperature-based and precipitation-based indicators show little or no change despite a systematic warming in annual temperatures. Over the annual cycle, near 0 °C temperatures and precipitation often exhibit a pattern with short durations near summer driven by the diurnal cycle, while longer durations tend to occur more towards winter associated with storms. There is also a tendency for near 0 °C temperatures to occur more often than expected relative to other temperature windows; due at least in part to diabatic cooling and heating occurring with melting and freezing, respectively, in the atmosphere and at the surface.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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