The Northern Tornadoes Project: Uncovering Canada’s True Tornado Climatology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada is a vast country with most of its population located along its southern border. Large areas are sparsely populated and/or heavily forested, and severe weather reports are rare when thunderstorms occur there. Thus, it has been difficult to accurately assess the true tornado climatology and risk. It is also important to establish a reliable baseline for tornado-related climate change studies. The Northern Tornadoes Project (NTP), led by Western University, is an ambitious multidisciplinary initiative aimed at detecting and documenting every tornado that occurs across Canada. A team of meteorologists and wind engineers collects research-quality data during each damage investigation via thorough ground surveys and high-resolution satellite, aircraft, and drone imaging. Crowdsourcing through social media is also key to tracking down events. In addition, NTP conducts research to improve our ability to detect and accurately assess tornadoes that affect forests, cropland, and grassland. An open data website allows sharing of resulting datasets and analyses. Pilot investigations were carried out during the warm seasons of 2017 and 2018, with the scope expanding from the detection of any tornadoes in heavily forested regions of central Canada in 2017 to the detection of all EF1+ tornadoes in Ontario plus all significant events outside of Ontario in 2018. The 2019 season was the first full campaign, systematically collecting research-quality tornado data across the entire country. To date, the project has found 89 tornadoes that otherwise would not have been identified, and increased the national tornado count in 2019 by 78%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».