Bias‐adjusted and downscaled humidex projections for heat preparedness and adaptation in Canada
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To help with preparedness efforts of Canadian public health and safety systems for adaptation to climate change, the humidity index (humidex) and three threshold‐based humidex indices (annual number of days with humidex greater than 30, 35 and 40) were computed for a multi‐model ensemble of climate change projections, over Canada. The ensemble consists of one run from each 19 Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) global climate models and offers historical simulations starting in 1950 and future projections out to 2100 following Shared Socioeconomic Pathways (SSPs): SSP1‐2.6, SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5. Each ensemble member was bias‐adjusted and statistically downscaled using the Multivariate bias correction—N‐dimensional probability density function transform (MBCn) with hourly data from ERA5‐Land as the target dataset and following a method proposed by Diaconescu et al. (2023; International Journal of Climatology , 43, 837) to calculate humidex from daily climate model outputs. This paper details the steps for data production including evaluation of the target historical gridded data and selection of downscaling method and presents some of the resulting humidex projections at the end of the century.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle