Notice bibliographique
Résumé
Severe hail activities have significant impacts on our society because they damage property and are dangerous to people and animals. However, we have little knowledge on recent changes in geographic locations of severe hail activity center over Canada. Prior to exploring this, we have carried out Canada hail data consistency and reliability checks using solid trend analyses of three independent methods for time series of hail counts and days, and robust verifications of reported hail data by a recently developed approach of sample generation by replacement. Here, we discover for the first time a statistically significant east shift of Canada severe hail activity and total hail activity using discriminant analysis . The spatial shift is from the western portion of continental Canada during 2005–2013 to the eastern Canada with a maritime environment during 2014–2022. With increase of hail severity, the hail activities increase from the colder period 2005–2013 to the warmer period 2014–2022. Our composite analyses show that over the continental Canada, the hail activities are enriched through thermodynamically driven convective instability and precipitable water associated with the warming climate, as well as dynamically driven processes such as vertical wind shear and vertically integrated water vapor flux convergence. Over the maritime Canada with the colder condition, the hail activities are enhanced by dynamically driven moisture advection and convergence as well as vertical wind shear, thermodynamically driven process of precipitable water, and partially due to convective instability. This research promotes our understanding of climate change impact on hail activities, shedding lights on long-term hail projection, adaptation, and mitigation strategies.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».