Characterizing snow seasons through the application of a new Multivariate Snow Index 
Notice bibliographique
Résumé
The European mountain bioregion are potentially vulnerable to the effects of climate change, both from an ecological and a socio-economic perspective. At the end of the 21st century, the level of greenhouse gases will play a fundamental role in emission scenarios and temperature increases. In recent decades, the snow depth in the European mountain regions like the Pyrenees has tended to decrease due to a rise in average temperature and precipitation variability. Several sectors, such as snow tourism and hydroelectric power generation, have been affected by this changing snow trends. In order to follow the winter snow seasons, a multivariate snow index (MSI) has been proposed to characterize the climatic variability of the snowpack in time and space, with the aim of detecting extreme changes. This new index consists in the objective characterization of the snowdepth anomaly and is based on high/low quantiles of daily maximum snow height distributions to characterise the seasons in terms of surplus or scarcity. This approximation is more suitable for making comparisons between regions and detecting variations in climatic extremes and could be applied to snow data sets from any region, at different spatial scales and for both the present and future climate. The analysis of extreme trends in duration and intensity helps to identify areas where the decrease in these parameters are more relevant and statistically significant. In this sense the proposed indicators will complement the classical snow indicators that are currently monitored, helping to provide a better regional characterization of the temporal evolution of the snowdepth.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».