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Enregistrement W2994874700 · doi:10.82308/4091

Effects of atmospheric conditions on the formation of winter precipitation types

2009· article· en· W2994874700 sur OpenAlexaboutno aff
Julie M. Thériault

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimatologyMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les tempêtes hivernales associées à la production de différents types de précipitation peuvent s’accompagner d’inconvénients majeurs pour nos sociétés. L’objectif de cette étude est d’approfondir les connaissances acquises sur la formation des précipitations d’hiver (pluie verglaçante, neige, neige fondante, grésil, neige fondante gelée). Un modèle de nuage relié à un schéma microphysique à plusieurs moments a été développé afin de mener cette recherche. Les différents types de précipitations atteignant la surface sont influencés, entre autre, au cours de leur formation par la production de particules formées d’un mélange d’eau et de glace. Par conséquent, ces dernières ont été incorporées dans le schéma microphysique en basant directement leurs prédictions sur les conditions atmosphériques. Les caractéristiques de différents types de précipitation formés durant la tempête de verglas de 1998 dans la région de Montréal ont notamment été étudiées en utilisant le modèle de nuage à une dimension. Un profil vertical de température obtenu par avion a tout d’abord été utilisé pour initialiser le modèle de nuage. Par la suite, les résultats de cette simulation ont été comparés avec les précipitations réelles observées au cours du même vol. Par ailleurs, des tests de sensibilité ont été réalisés pour étudier l’influence d’une petite variation de température sur la formation de différents types de précipitations. Les résultats démontrent qu’une petite variation de la température du profil vertical (±0.5ºC) ainsi que le taux de précipitation ont un impact majeur sur le type de précipitation produit durant une telle catastrophe naturelle. De plus, les effets du vent sur les types de précipitations formés durant une tempête d’hiver ont été étudiés en utilisant un modèle de nuage à deux dimensions. Les résultats ont été comparés avec des observations recueillies a

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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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