Comment on egusphere-2024-2798
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Severe thunderstorms are among the most damaging and impactful weather phenomena. In Europe, notable clusters occur in the vicinity of complex terrain. These areas not only experience frequent thunderstorms but also show a strong climate change signal with an increasing storm frequency. Despite the relevance of the subject, our understanding of severe convection in complex terrain, particularly in a changing climate, remains incomplete. This review presents the current state of the research on thunderstorms in complex orography, covering storm severity, modification of pre-storm environments, convection initiation, storm-scale interactions with complex terrain, impactful hazards, numerical modeling and forecasting, climatologies and climate change signals, as well as innovative storm observations. Highlighting the gaps in our understanding, this review underscores the need for a coordinated European field campaign on Thunderstorm Intensification from Mountains to Plains (TIM). Initial plans for the TIM campaign built by participating authors and institutions of this article are briefly outlined. Obtaining coordinated and dense data on orographically driven storms is a key step toward improving warnings, forecasts, future climate projections, and adaptation measures.
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,224 | 0,158 |
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 ».