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Enregistrement W4395681571 · doi:10.1061/nhrefo.nheng-1843

Meteorological Analysis and Damage Survey Study of the Impact of Hurricane Elsa in Barbados

2024· article· en· W4395681571 sur OpenAlexaff
Sanola Sandiford, Djordje Romanić, John R. Gyakum

Notice bibliographique

RevueNatural Hazards Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeteorologyEnvironmental scienceGeographyClimatologyForensic engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hurricane Elsa was the first hurricane to impact the island of Barbados in more than 60 years. Global warming is expected to increase the number of intense hurricanes in the Atlantic Ocean, which present a greater risk of future devastating hurricane impacts on the island. This study investigates the meteorological conditions and rapid intensification of Elsa between June 27 and July 3, 2021, by using meteorological data sets and results from the Weather Research and Forecasting model. The study also uses damage assessment data to analyze wind damage caused to residential homes as Elsa passed over Barbados on July 2. Unusually warm sea surface temperatures for June/early July, and a strong North Atlantic Subtropical High that was positioned anomalously close to the Caribbean islands, contributed to Elsa’s rapid intensification and its track across the Atlantic, respectively. It was also found that most reported damages on the island involved the complete or partial removal of roofs and were concentrated in and around the capital city Bridgetown, which is most likely due to the high concentration of poorly constructed houses in this area. Therefore, there is a need to improve the building codes of houses to ensure that they withstand strong hurricane winds. It was recommended that the implementation of a mandatory building code in addition to the provision of subsidies for low-income persons to improve their homes could aid with this issue. Furthermore, the paper highlights deficiencies in weather models in predicting the genesis and rapid intensification of Elsa, which highlights a need for improvements.

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)0,000
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 enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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