Northern Tornadoes Project. Annual Report 2022
Notice bibliographique
Résumé
NTP’s fourth year of detecting, surveying and documenting tornadoes and other damaging wind events across Canada saw a return to a more familiar pattern. In 2021, only two tornadoes were recorded across the Prairies over the 60 days with the highest climatological frequency (mid-June to mid-August).In 2022, 39 tornadoes were confirmed there, with 33 of them during that peak period. However, a catastrophic spring derecho set the stage for a very different and very active season in Ontario and Québec. The May 21st derecho is now one of the most deadly and costly thunderstorm events on record in Canada. While over a billion dollars in insured losses was recorded, 12 people lost their lives and at least another 12 were injured. The storm’s damage path extended over 1,000 km across the most densely populated region in Canada. Though NTP field teams were deployed shortly after the event occurred, it took the rest of the summer to fully investigate this devastating event. Through the rest of the season, Ontario and Québec recorded 77 tornadoes, nearly double what was recorded across the entire Prairies. And the total number of tornadoes across Canada during the 2022 season is tied for the highest we’ve recorded at 117 – and closer to the 150 or so that we thought might be occurring based on statistical analysis. So, it appears that the number of 'missing tornadoes' is indeed dropping due to the efforts of NTP.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,037 |
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 ».