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Enregistrement W4404862028 · doi:10.62292/njp.v33i3.2024.278

Decadal Trend in Humidex: Cooling and Heat Perception in Ibadan, Southwestern Nigeria

2024· article· en· W4404862028 sur OpenAlexaboutno aff
Esolomo J. Oluwadare, Ayoola O. Oluwadare

Notice bibliographique

RevueNigerian Journal of Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionGeographyEnvironmental sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rising global temperatures have resulted in more frequent and intense weather phenomena like heatwaves, storms, and floods, with heatwaves posing notable risks to environment, agricultural and human health. Many studies use localized thresholds to assess heat indexes, taking into account the unique climate patterns of different regions. The Humidex, which measures thermal discomfort, provides a deeper understanding of how temperature and humidity combine to impact human comfort and environmental stress. Weather data from Ibadan, South-Western Nigeria, provided by the Nigerian Meteorological Agency (NIMET), were analyzed for key climate variables to calculate the Humidex. The Mann-Kendall test determined statistical relevance, while Sen's slope measured trend magnitude. Originally developed by Canadian meteorologists, the Humidex assesses how humidity impacts human comfort. The analysis of temperature, relative humidity, and Humidex trends from 2014 to 2023 shows a clear pattern of heat stress during the dry season (February-April) with some relief during the rainy season (June-August). The Mann-Kendall test and Sen's slope revealed a notable downward trend in temperatures, especially in January, March, June, and November, with decreases ranging from -0.08°C to -0.27°C annually. This cooling trend is mirrored by decreasing Humidex values, particularly in January, March and June, indicating reduced heat stress. High humidity levels during the rainy season are mitigated by the cooling effects of rainfall, leading to lower overall heat perception (Humidex). This relationship between temperature and humidity underscores their combined role in influencing heat stress and comfort levels. The annual variations emphasize the importance of monitoring and managing climate risks in regions prone to extreme heat and humidity. Overall, the decline in both temperature and Humidex suggests a shift toward cooler conditions, which could alleviate extreme heat but also prompt concerns about the broader impacts of these changes on regional climate and agriculture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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