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Enregistrement W3090499876 · doi:10.1002/joc.6852

Examining trends in multiple parameters of seasonally‐relative extreme temperature and dew point events across North America

2020· article· en· W3090499876 sur OpenAlexaboutno aff
Cameron C. Lee, Omon A. Obarein, Scott C. Sheridan, Erik T. Smith, Ryan E. Adams

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésExtreme ColdClimatologyDew pointExtreme heatEnvironmental scienceClimate changeRelative humidityExtreme weatherApparent temperatureGeographyAtmospheric sciencesPhysical geographyMeteorologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Concurrent with the background rise in global mean temperatures, changes in extreme events are also becoming evident, and are arguably more impactful on society. This research examines trends in three components of seasonally‐relative extreme temperature and humidity events in North America that directly influence human thermal comfort: event frequency, duration, and areal extent. Results indicate that for the majority of the study domain, changes in these events are in the expected direction with changes in means. Extreme heat events are generally increasing throughout the domain, with the largest changes in summer and autumn in the eastern portion of Canada and the United States. Cold events are largely decreasing in these same locations and seasons, with additional widespread decreases in winter. Interestingly, significant increases in cold events are also evident in autumn in parts of the western United States. Extreme humidity events are showing an even greater change than temperature events – nearly all of Canada and most of the United States is seeing significant increases in extreme humid events and decreases in dry events, while the southwestern deserts show widespread significant increases in dry events, especially in winter and spring. Changes in event duration and spatial extent mimic these results. Importantly, this research demonstrates that there are regions that show changes to extreme events that differ from the overall changes in means, highlighting the importance of looking beyond climate averages to examine not only extreme events, but changes in higher‐order statistical moments.

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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,085

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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