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Enregistrement W3082921250 · doi:10.82308/28309

Trends and variability of the outdoor skating season in Canada during 1951-2005

2011· article· en· W3082921250 sur OpenAlexaboutno aff
Nikolay Nikolaev Damyanov

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceMeteorologyGeographyPhysical geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change affects a range of human activities, including one of Canada's prime sources of entertainment: ice skating. Whether done recreationally or as hockey, its outdoor component is heavily dependent on weather and climate. Based on information obtained from public works officials from various Canadian cities, I have established a meteorological criterion for the initiation of an outdoor skating season (OSS) as the last day in a sequence of the first three consecutive fall/winter days with a maximum temperature below -5 °C. In addition, I derive a proxy of the OSS length, defined as the total number of days with a maximum temperature below -5 °C after the OSS start date and before the start of March. Using these filters, I have extracted the start dates and the lengths of the OSS for each year during the fifty-five year period 1951-2005 from a comprehensive daily temperature dataset (Vincent et al., 2002). For each station, I created time series of both the OSS start dates and OSS lengths, and calculated the magnitude, sign and statistical significance of the slopes of the best-fit lines to each time series. In order to establish a relationship of the OSS with large-scale climate patterns, I grouped stations into six climatic regions. Depending on location, I then tested each region for correlation with the Pacific North-American teleconnection pattern (PNA) or the North Atlantic Oscillation (NAO), using a composite analysis method. Lastly, I removed the signal due to these climate fluctuations from the OSS start date and length trends in order to determine how much of the variability was caused by these interannual climate oscillations. The results of the study indicate that most stations in British Columbia and southwest Alberta, as well as these in the southern Ontario/Québec region have witnessed a progressively later onset of the OSS over time. The Prairies, northwest Canada, and some Maritime locales show the opposite trend, although the magnitudes of the slopes are smaller. Significance tests on the regression lines show that most of these trends are not significant at the 95% level. However, OSS start dates in western Canada are very well correlated with PNA patterns by happening later on the average whenever PNA is positive and more warm air is channeled towards the west coast; the OSS start dates in eastern Canada show a similar connection with the NAO. The OSS lengths exhibit different trends: five of the six regions show a decrease in OSS length with the only region having experienced a lengthening of the OSS being the Maritimes. The statistical significance of the OSS length slopes is much higher than that of OSS start slopes, and the correlation with the PNA or NAO is similar in both cases. After carrying out the last procedure (removal of the PNA and NAO signals from the OSS start date and length series), I found an increase in the new slopes and their significance for more than half of my geographic regions' OSS start date and length trends.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,215

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
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
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