Greater than averages: how metrics of extreme weather are trending differently than averages would suggest
Notice bibliographique
Résumé
Upon the backdrop of steadily rising global average temperatures, it is the extreme weather events that are arguably more important and impactful than changing averages – especially on human health. This research examines trends in North America of three different parameters of extreme temperature events important to human thermal comfort and public health: their frequency, duration, and spatial extent. Most of the changes are expected; that is, with warmer temperatures there are more frequent extreme heat events that are lasting longer and covering more area. However, we highlight some intriguing divergences from this pattern. For example, despite quickly rising autumn temperatures in northern Canada, a concurrent decrease in temperature variability is resulting in extreme heat events remaining stable and is instead manifest more as significant decreases in extreme cold events. In parts of the western US, even though there is no significant trend in autumn mean temperatures, there is a significant rise in extreme cold events. And, in the southern High Plains in summer, despite little trend in averages, a more negative skew to the distribution is nonetheless leading to significant increases in heat events. Seasonal and geographic variability in the trends of extreme dew point events is also explored. For example, increases in extreme humidity events are ubiquitous throughout most of Canada, particularly in summer; but the US has a northeast (increasing humid events) to southwest (increasing dry events) dichotomy that is strongest in winter. While such nuances might complicate our efforts to broadly generalize the message of climate change, these distinctions suggest a renewed emphasis on local- to regional-scale analyses (rather than larger scales) when providing actionable climate information for planners and policymakers.
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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 | 0,009 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».