MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4286698351 · doi:10.1007/s00376-022-2078-2

Unprecedented Heatwave in Western North America during Late June of 2021: Roles of Atmospheric Circulation and Global Warming

2022· article· en· W4286698351 sur OpenAlexaboutno aff
Chunzai Wang, Jiayu Zheng, Wei Lin, Yuqing Wang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Atmospheric Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou)Chinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésClimatologyAtmospheric circulationGeneral Circulation ModelEnvironmental scienceArcticGreenhouse gasClimate changeClimate modelOceanographyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An extraordinary and unprecedented heatwave swept across western North America (i.e., the Pacific Northwest) in late June of 2021, resulting in hundreds of deaths, a massive die-off of sea creatures off the coast, and horrific wildfires. Here, we use observational data to find the atmospheric circulation variabilities of the North Pacific and Arctic-Pacific-Canada patterns that co-occurred with the development and mature phases of the heatwave, as well as the North America pattern, which coincided with the decaying and eastward movement of the heatwave. Climate models from the Coupled Model Intercomparison Project (Phase 6) are not designed to simulate a particular heatwave event like this one. Still, models show that greenhouse gases are the main reason for the long-term increase of average daily maximum temperature in western North America in the past and future.

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)0,000
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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations64
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Atmospheric SciencesMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207