MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412848267 · doi:10.1088/3033-4942/adf6cf

On the mean precipitation characteristics of North American heatwaves

2025· article· en· W4412848267 sur OpenAlexafffund
Sam Anderson, Shawn Chartrand

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrecipitationClimatologyEnvironmental scienceGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precipitation—or a lack thereof—can be both cause and consequence of heatwaves. Whereas most heatwave-precipitation research has emphasized summer heatwaves and extreme precipitation, heatwaves outside of summer are relatively more important for driving streamflow. Further, there is increasing recognition of how heatwaves impact river basin hydrology via their influence on the cryosphere, but fewer studies have considered the hydrological impacts of heatwaves via precipitation. Here, we aim to link and address these knowledge gaps by offering an analysis of a set of seasonally- and spatially-varying precipitation characteristics of heatwaves. We consider: (1) how the frequency of heatwave precipitation varies by precipitation intensity; (2) how the frequency and magnitude of precipitation differs between heatwave and non-heatwave periods; (3) how the frequency and magnitude of precipitation varies throughout a heatwave; and (4) how precipitation varies between periods before, during, and after heatwaves. We assess these characteristics for 14 425 basins across North America for winter, spring, summer, and autumn heatwaves. We find that there is a high degree of spatial and seasonal variability in all characteristics assessed. Overall, heatwaves are wetter in autumn and winter but are drier in spring and summer. We find that there are drier conditions overall in the continental interior and wetter conditions overall along the northwest and east coasts. Precipitation is generally greater and more frequent on the final day of heatwaves relative to other days, except for the west and east coast regions in winter. For those cases, heatwaves are generally wetter than periods that occur immediately before and after, indicating strong links between precipitation and relative warmth. These findings have implications for the processes that drive streamflow during heatwaves, and offer insights into the role that extreme temperature events play in modifying river basin hydrology.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Research WaterMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207