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Enregistrement W4313622149 · doi:10.24124/2022/59344

Precipitation gradients across the Continental Divide in the southern Canadian Rockies

2022· dissertation· en· W4313622149 sur OpenAlexaffabout
S. G. Mitchell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationTransectFoothillsClimatologyStormElevation (ballistics)LongitudeLatitudeEnvironmental sciencePhysical geographyGeographyGeologyMeteorologyOceanographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project examines precipitation patterns across the Continental Divide in the southern Canadian Rockies with a focus on precipitation gradients. This thesis is part of the Storms and Precipitation Across the continental Divide Experiment (SPADE) that occurred between 26 April 2019 and 26 June 2019. Daily meteorological data were also examined between 2011 and 2019. The study area encompassed mountainous topography from the Columbia Valley in eastern British Columbia, to a transect of stations alongside the Foothills in western Alberta, with a range of elevations from about 750 m to about 3500 m above sea level. Local station data were derived from three meteorological stations developed for the SPADE campaign, Nipika Mountain Resort (Nipika), Fortress Junction, Fortress Mountain and a tipping bucket transect. Regional station data were derived from several meteorological station networks with publicly available data. Gridded data included ERA5 and ERA5-Land. Cumulative precipitation amounts were the focus of this study, but temperature, relative humidity, and wind speed and direction were also included in my analysis. The objectives of this project are to examine relationships between precipitation gradients/patterns and elevation, cool and warm seasons, general wind patterns/storm trajectories, and inter-annual and intra-annual variability. Elevation is a predictor of precipitation amounts in our study region, and over most time-frames it was a stronger predictor than latitude and longitude in determining precipitation amounts, but the relationship between elevation and precipitation was not always significant. On average precipitation increases at a rate of 0.39 mm m-1 across the study region when it is examined across an annual period. Warm (summer) and cool (winter) seasons exhibited distinctly different precipitation gradients. A southerly wind component at Nipika was associated with large amounts of precipitation at this site.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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