The Relationship between Clouds Containing Multiple Layers 7.5–30 m Thick and Surface Weather Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have identified finely laminated, or layered, features within Arctic clouds. This study focuses on quasi-horizontal layers that are 7.5 to 30 m thick, within clouds from 0 to 5 km altitude. No pre-selection for any particular cloud types was made prior to the identification of laminations. We capitalize on the 4-year measurement record available from Eureka, Nunavut (79.6∘ N, 85.6∘ W), using the Canadian Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (CANDAC) Rayleigh–Mie–Raman Lidar (CRL; 1 min, 7.5 m resolution). Laminated features are identified on 18% of all days, from 2016–2019. Their presence is conclusively excluded on 12% of days. March, April, and May have a higher measurement cadence and show laminations on 41% of days. Individual months show laminations on up to 50% of days. Our results suggest that laminations are not rare phenomena at Eureka. To determine laminations’ likely contribution to Arctic weather and climate, local weather reports were obtained from the nearby Environment and Climate Change Canada (ECCC) weather station. Days with laminated clouds are strongly correlated with precipitating snow (r = 0.63), while days with non-laminated clouds (r = −0.40) and clear sky days (r = −0.43) are moderately anti-correlated with snow precipitation.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».