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Enregistrement W4408735235 · doi:10.1029/2024jd042079

Characteristics of Precipitation and Wind Extremes Induced by Extratropical Cyclones in Northeastern North America

2025· article· en· W4408735235 sur OpenAlexafffund
Ting‐Chen Chen, Alejandro Di Luca

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésExtratropical cycloneClimatologyPrecipitationEnvironmental scienceCyclone (programming language)MeteorologyAtmospheric sciencesGeographyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates important characteristics of extreme (above the 99th local percentile) near‐surface wind speed and precipitation hourly events associated with extratropical cyclones (ETCs) over North America, using 20‐year ERA5 reanalysis and IMERG satellite‐based precipitation data. For seasonal and geographical occurrence frequency, wind extremes prevail in winter over ocean and in autumn over land, while precipitation extremes show relatively weak seasonal variation over ocean and primarily occur in summer over land. For both variables, over 60% of extreme events are associated with ETCs over northeastern North America (NNA) regardless of the season. When one type of extreme is observed, the probability that it is a compound wind‐precipitation extreme reaches up to 40% along the coasts and ocean, and about 20% in the NNA region. About 90% of compound wind and precipitation extremes in NNA (which occur most frequently in fall) are associated with ETCs. Significant discrepancies exist between the magnitudes of extremes in ERA5 and IMERG; however, both datasets consistently identify ETCs as the primary drivers of extremes in mid‐to‐high latitudes. Extratropical cyclones tend to have longer‐lasting wind extremes (∼6 hr in ERA5) compared to precipitation extremes (∼3 hr in ERA5 and ∼2 hr in IMERG). Rarer and stronger extremes based on a higher threshold are more likely to be associated with ETCs, exhibiting shorter extreme duration timescales.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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