A multi-scalar climatological analysis in preparation for extreme heat at the Tokyo 2020 Olympic and Paralympic Games
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Notice bibliographique
Résumé
Extreme heat can be harmful to human health and negatively affect athletic performance. The Tokyo Olympic and Paralympic Games are predicted to be the most oppressively hot Olympics on record. An interdisciplinary multi-scale perspective is provided concerning extreme heat in Tokyo-from planetary atmospheric dynamics, including El Niño Southern Oscillation (ENSO), to fine-scale urban temperatures-as relevant for heat preparedness efforts by sport, time of day, and venue. We utilize stochastic methods to link daytime average wet bulb globe temperature (WBGT) levels in Tokyo in August (from meteorological reanalysis data) with large-scale atmospheric dynamics and regional flows from 1981 to 2016. Further, we employ a mesonet of Tokyo weather stations (2009-2018) to interpolate the spatiotemporal variability in near-surface air temperatures at outdoor venues. Using principal component analysis, two planetary (ENSO) regions in the Pacific Ocean explain 70% of the variance in Tokyo's August daytime WBGT across 35 years, varying by 3.95°C WGBT from the coolest to warmest quartile. The 10-year average daytime and maximum intra-urban air temperatures vary minimally across Tokyo (<1.2°C and 1.7°C, respectively), and less between venues (0.6-0.7°C), with numerous events planned for the hottest daytime period (1200-1500 hr). For instance, 45% and 38% of the Olympic and Paralympic road cycling events (long duration and intense) occur midday. Climatologically, Tokyo will present oppressive weather conditions, and March-May 2020 is the critical observation period to predict potential anomalous late-summer WBGT in Tokyo. Proactive climate assessment of expected conditions can be leveraged for heat preparedness across the Game's period.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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