Spatiotemporal Trends in Winter Wind Chill Temperatures across Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wind chill temperature (WCT) is a widely recognized biometeorological variable that quantifies atmospheric conditions that have consequential impacts on many aspects of society, especially human health through exposure to winter conditions that can result in hypothermia, frostbite, and cardiorespiratory mortality. The spatial and temporal variations in WCT and extreme WCT (E WCT) (coldest 1%) were examined using hourly surface measurements collected at 133 stations across Canada and the United States during 40 winters (1979/80–2018/19). Most locations experienced an overall warming in both mean and extreme WCTs. The most substantial and statistically significant warming of mean WCT occurred across Alaska and the Canadian Northwest Territories with values of +3.2° to +6.4°C during the 40-winter time period. Statistically significant warming of mean WCT also occurred along the East Coast of Canada and the United States, as well as across the southeastern United States. Extreme WCT was found to be 10°–30°C colder than the mean WCT, and generally, the extreme WCT warmed at a greater rate than the mean WCT at locations. For example, extreme WCT warmed as much as +10.4°C during the 40-winter time period across portions of Alaska and the Canadian Northwest Territories. Warming air temperatures were found to have a large relative contribution to warming of mean and extreme WCTs with a smaller contribution coming from decreasing wind speeds (WS).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».