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Enregistrement W4407866318 · doi:10.1111/cag.70003

Air and surface temperature modelling across a temperate mountain landscape: An investigation of microclimatic influences on surface offsets viewed within the context of epigaeic arthropod thermal habitat

2025· article· en· W4407866318 sur OpenAlexafffundvenueabout
Nick Hassink, Philip P. Bonnaventure, Dan L. Johnson

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensASL Environmental Sciences (Canada)University of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésContext (archaeology)Temperate climateEcologyHabitatArthropodGeographyEnvironmental scienceBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Development of high‐resolution temperature models in mountain environments must include consideration of the influence of complex topography and seasonality on thermal distribution across horizontal and vertical scales. Small‐bodied organisms, including arthropods, in montane and alpine ecosystems inhabit environments for which local microclimate and heat transfer is especially important. We developed and applied high‐resolution air and surface temperature models for a remote mountain environment using in‐situ data for interpolation procedures in ArcGIS Pro. This approach requires recording directional and time‐period specific lapse rates to aid in the development of air temperature models. Also examined is the offset between air temperature and surface temperature and to what extent air temperature alone is a reliable indicator of ground‐level thermal conditions. We describe an environmentally inclusive surface temperature modelling method that allows for the addition of explanatory layers (landcover, elevation, aspect, slope, and topographic position index) aiding in the interpolation process. These models are used to delineate thermally defined ecological zones and model unique thermal properties of relevance to arthropods across the southern Alberta study area.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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