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Enregistrement W3211867433 · doi:10.3390/w13223201

Highwater Mark Collection after Post Tropical Storm Dorian and Implications for Prince Edward Island, Canada

2021· article· en· W3211867433 sur OpenAlexaffabout
Donald E. Jardine, Xiuquan Wang, Adam Fenech

Notice bibliographique

RevueWater · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormStorm surgeOceanographyTropical cycloneCoastal floodWinter stormFlood mythGeographyMonsoonClimatologyPhysical geographyGeologyArchaeologyClimate changeSea level rise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prince Edward Island (PEI), Canada has been experiencing the consequences of a rising sea level and intense storms on its coasts in recent years. The most recent severe event, Post Tropical Storm Dorian (Dorian), began impacting Prince Edward Island on 7 September 2019 and lasted for over 20 h until the morning of 8 September 2019. The measurement of highwater marks (HWM) from the storm was conducted between 25 September and 25 October 2019 using a high precision, survey grade methodology. The HWM measured included vegetation lines, wrack lines, beach, cliff, and dune morphological features, and tide gauge data at 53 locations in the Province along coastal areas that are exposed to high tides, storm surge, high winds, and wave runup. Photos were taken to provide evidence on the nature of the HWM data locations. The data reveal that Dorian caused extensive coastal floods in many areas along the North and South Coast of Prince, Queens and Western Kings Counties of Prince Edward Island. The floods reached elevations in excess of 3.4 m at some locations, posing threats to local infrastructure and causing damage to natural features such as sand dunes in these areas. The HWM data can provide useful information for community and emergency response organizations as plans are developed to cope with the rising sea level and increased frequency of highwater events as predicted by researchers. As Dorian has caused significant damage in several coastal areas in PEI, better planning using an enhanced storm forecasting and coastal flood warning system, in conjunction with flood stage values, could possibly have reduced the impacts of the storm in the impacted areas. This could help enhance public understanding of the potential impacts in local areas and how they can prepare and adapt for these events in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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