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Enregistrement W4242578722 · doi:10.1002/wea.2721

In this issue of <i>Weather</i>

2016· article· en· W4242578722 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueWeather · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowClimatologyWind speedLapse rateWeather stationCold frontAutomatic weather stationClimate changeWind directionMeteorologyEnvironmental scienceGeologyGeographyPhysical geographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We begin our February 2016 issue of Weather with a study of the dangers of winds over mountain ranges on p. 27. In ‘Wind hazard in the alpine zone: a case study in Alberta, Canada’ Chris Hugenholtz and Geoffrey Van Heller discuss the effects of winds of a relatively extreme mountain environment using data from an automatic weather station in the Front Ranges of the eastern Rocky Mountains. Dangers may include the buffeting and chilling effects of the wind itself, the melting of snow due to adiabatic warming and the formation of intense areas of low pressure in the lee of the mountains. Economic losses may be significant, and there is a clear need for all to be aware of the effects of strong winds over mountains. On p. 32, the next paper is an interesting study of high‐resolution wind and temperature data recorded at Great Dun Fell on the high ground of the Pennines. Martin Young's article ‘Rapid temperature and wind fluctuations at a mountain site in northern England on 9/10 February 2015’ describes fascinating changes close to the level of a marked temperature inversion at this time last year. The inversion itself descended through the 847m level of this station, the change erratic and involving both rapid wind‐speed and temperature changes over very short periods. Our third paper is a preliminary review of the exceptional and record‐breaking rainfall in Cumbria in December by Stephen Burt, Mark McCarthy, Mike Kendon and Jamie Hannaford. ‘Cumbrian floods, 5/6 December 2015’ is on p. 36. On p. 40, we look at the effects on air quality of three large coal‐fired power stations in Yorkshire, as seen using satellite radiometry. In ‘Detection of the Yorkshire power stations from space: an air quality perspective’ Richard Pope and Miroslav Provod discuss the notable effects of these power stations, seen using 7‐year mean data, the level of pollution rivalling that of Manchester or London. Deciding where a high‐density network of automatic weather stations will give you the best information to plan for severe weather events is a complex matter. A great deal of information is now available for the environment, but it is necessary to bring these data together, as described in the method used in mountainous northern Turkey: ‘A GIS‐based siting technique for automatic weather stations in Trabzon, Turkey’ by Volkan Yildirim, Recep Nisanci, Ebru Husniye Colak and Okan Yildiz on p. 43.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,1810,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,211 · 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