Estimates of Snowfall Depth, Maximum Snow Depth, and Snow Pack Environments under Global Warming in Japan from Five Sets of Predicted Data
Notice bibliographique
Résumé
Snowfall depth, maximum snow depth, and snow pack environments under global warming are estimated over all of Japan by using 5 sets of predicted data. The input data used for the estimation were interpolated monthly mean air temperatures and amounts of monthly precipitation under a gradually increasing concentration of CO2 for 100 years from present conditions as predicted by 5 different institutes.The predicted trends varied according to geographic location. In Hokkaido and in the highlands of Honshu, no significant change was found, but the maximum snow depth decreased. In the Tohoku district (northeastern Honshu), except for in the highlands, snowfall and maximum snow depth decreased considrably. Snow pack environments changed from “dry” to “wet”. At low elevations on the side of the Sea of Japan of Honshu south of the Hokuriku district, no snowfall occurred and no snow pack of consequence was present by the mid-21st century. Although details among the 5 sets of predicted global warming data are different for air temperature and precipitation, the results predicted for snow conditions are very similar. For the influences of precipitation, the decrease observed in Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis, and the large fluctuations of Australia’s Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, are limited to the winter snowfall depth in Hokkaido and in the highlands of Honshu. In contrast, the influence of the late temperature rising of Meteorological Research Institute (Japan) affects all aspects of snow. Airtemperature is a more important predictor of snow than is precipitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».