Towards better understanding the urban environment and its interactions with regional climate change - The WCRP CORDEX Flagship Pilot Study URB-RCC
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
High-quality climate information tailored to cities' needs assists decision makers to prepare for and adapt to climate change impacts, as well as to support the targeted transition towards climate resilient cities. During the last decades, two main modelling approaches emerged to understand and analyse the urban climate and to generate information. Firstly, meso- and microscale urban climate models commonly resolve the street to city scale climate (1 m to 1 km) through simulating short “weather” type episodes, possibly under climate change conditions. Secondly, regional climate models (RCMs) are currently approaching the kilometer scale grid resolutions (1–4 km) and becoming increasingly relevant to understand the interactions of cities with the regional climate on timescales from decades up to a century. Therefore, the WCRP CORDEX Flagship Pilot Study “ URBan environments and Regional Climate Change (FPS URB-RCC)” brings together the urban climate modelling community and the RCM community and focuses on understanding the interactions between urban areas and regional climate change, with the help of coordinated experiments with an RCM ensemble having refined urban representations. This paper presents the FPS URB-RCC, its main aims, as well as the initial steps taken. The FPS URB-RCC advances urban climate projections and information to support evidence-based climate action towards climate resilient cities. • There is a need to better simulate the interactions between urban areas and regional climate change. • FPS URB-RCC aims to investigate the effect of urban areas on the regional climate & vice versa. • Using coordinated regional climate modelling experiments with urban schemes. • Improved urban climate change information supports adaptation and the transition towards climate resilient cities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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