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Enregistrement W4413131959 · doi:10.5194/ecss2025-316

Interpreting the damage from the 2022 Canadian derecho

2025· article· en· W4413131959 sur OpenAlexaffabout
Christoph Gatzen, David Sills, Simon Eng, Lesley Elliot, Aaron Jaffe, Connell S. Miller, M. Gartner, Gregory A. Kopp

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDerechoPolitical scienceLaw and economicsEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 21 May 2022, a derecho occurred across parts of Canada. It travelled from south-western Ontario into Quebec. Along its 1000 km long and up to 100 km wide path, more than 40 % of the Canadian population have been affected by the storm. It has been one of the worst hazardous weather events in Canadian’s history, killing 16, injuring 32, and causing power outages for 1.1 million people that lasted up to one month. The total estimated loss of 1.257 billion CAD is among the 10 highest recorded for a natural disaster in Canada. The nature of the wind damage – specifically the damage mechanism responsible for extreme surface winds - can also help infer low-level storm dynamics and structure. Damage to buildings and infrastructure can indicate differences in wind speed gradients as well as other small scale storm structures which cannot be resolved using remote sensing data. In this event, these mechanisms likely spanned the full gamut of convective wind damage mechanisms (i.e., rear-inflow jet, meso- and miso-cyclones, downbursts/microbursts, and tornadoes), as inferred by wind damage survey data. The Northern Tornadoes Project did numerous damage surveys within the derecho’s path, providing a detailed overview of the derecho’s heterogenous wind damage occurrence. This included a quasi-continuous area of EF1 damage embedded within the derecho, and numerous downburst swaths of EF2 damage. Additionally, 4 tornadoes were confirmed.Based on this detailed damage analysis, this work addresses the processes that influenced the development of the derecho, in particular according to its path and local intensity. Using radar data, model data, and data of observation networks, we analyse frontal lift, mesoscale lake-sea wind boundaries, the influence of vertical wind shear, and CAPE and CIN distribution in the pre-storm environment, and the location of the rear inflow jet, bow echoes, mesovortices, and pre-storm convection initiation to discuss the influence of these parameters to the derecho development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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

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