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Enregistrement W4410438786 · doi:10.1002/asl.1302

Convective Environments Within Mediterranean Cyclones

2025· article· en· W4410438786 sur OpenAlexaff
Alice Portal, Andrea Angelidou, Raphaël Rousseau‐Rizzi, Shira Raveh‐Rubin, Yonatan Givon, Jennifer L. Catto, Francesco Battaglioli, Mateusz Taszarek, Emmanouil Flaounas, Olivia Martius

Notice bibliographique

RevueAtmospheric Science Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeIsrael Science FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésEnvironmental scienceClimatologyMediterranean climateMeteorologyConvectionAtmospheric sciencesGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Mediterranean cyclones can trigger severe weather hazards, including convective precipitation, lightning and hail, with implications for operational forecasting, risk assessment in the insurance industry, and societal preparedness. This work examines the climatological link between Mediterranean cyclones and atmospheric conditions conducive to severe convection. Using ATDnet lightning detections we find that, from autumn to spring, 20%–80% of lightning hours over the Mediterranean basin and adjacent land regions are associated with nearby cyclones. Based on reanalysis data, we demonstrate that severe convective environments and associated hazards predominantly occur in the warm sector of Mediterranean cyclones and to the north‐east of their centres. Convective processes and hazards exhibit a peak approximately 6 h prior to the time of minimum pressure of the cyclone centre, consistent with previous studies. Additionally, we find a strong seasonal dependence of severe convection within cyclones. Severe convective environments are often detected in cyclone types typical of transition seasons (autumn especially) and summer, while they are rarer in deep baroclinic cyclones characteristic of winter. Finally, we provide novel insights regarding the dependence of convective activity on the presence of dynamical features around Mediterranean cyclones. Warm conveyor belts, characterised by large‐scale ascent and high thermodynamic instability, emerge as the most favourable regions for lightning activity, with lightning potential being twice as high compared to cyclone cold fronts. These results advance our understanding of the interplay between cyclone dynamics and severe convection, offering valuable guidance for improving hazard prediction and for elaborating weather emergency strategies in the Mediterranean region.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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'admission1
Résumé présentoui

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