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Enregistrement W4223424848 · doi:10.1029/2021gl097659

Effects of Subseasonal Variation in the East Asian Monsoon System on the Summertime Heat Wave in Western North America in 2021

2022· article· en· W4223424848 sur OpenAlexaboutno aff
Yitian Qian, Pang‐Chi Hsu, Jiacan Yuan, Zhiwei Zhu, Huijun Wang, Mingkeng Duan

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Postdoctoral Program for Innovative Talents
Mots-clésTeleconnectionClimatologyRossby waveAnomaly (physics)East AsiaGeologyMonsoonSiberian HighJet streamEnvironmental scienceAtmospheric sciencesEl Niño Southern OscillationJet (fluid)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the early summer (late June–early July) of 2021, a prolonged and extremely high temperature event was observed in the Northwest United States and Southwest Canada. In this study, a connection was found between the subseasonal variations of the East Asian monsoon system and the anomalous heat dome over western North America (WNA). Around 2–3 pentads prior to the period of maximum heat, a northward‐propagating rain belt and abnormally intensified jet stream in East Asia excited a Rossby wave train, causing the high‐pressure anomaly over WNA that was responsible for the occurrence of this heat wave in 2021. Multivariate singular value decomposition analysis results using historical data and a series of numerical experiments further supported the finding of this East Asia–western North America teleconnection. The results provide precursor signals for better monitoring and predicting heat waves over WNA.

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)0,001
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 enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations48
Publié2022
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Résumé présentoui

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