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Enregistrement W4413132433 · doi:10.5194/ecss2025-85

The Northern Mesonet Project: Creation of an interconnected network of surface weather station networks in Canada

2025· preprint· en· W4413132433 sur OpenAlexaffabout
Connell S. Miller, Collin Town, Minh Nguyen, Josh Muszka

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNowcastingNational weather serviceSurface weather observationSevere weatherStormMeteorologyConvective storm detectionEnvironmental scienceAutomatic weather stationPrecipitationWinter stormWeather radarWeather stationClimatologyRadarWeather forecastingGeographyComputer scienceGeologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface weather stations are a critical technology for understanding severe convective storms due to their unique capabilities. While weather radar effectively detects precipitation and wind patterns aloft, its limitation is its inability to capture crucial surface-level weather where it matters the most for people and property. Documenting and analyzing such events offer invaluable insights into their causes, impacts, and potential future occurrences.Existing surface weather stations in Canada frequently face several known limitations that impede their effectiveness, especially when it comes to severe convective storms. In general, Canadian surface weather stations are widely spaced which often fail to capture highly localized severe convective storms. Additionally, the operation of these stations is managed by different federal and provincial agencies, which makes it difficult to utilize existing surface weather stations for nowcasting severe convective storms. Furthermore, it poses challenges in collecting data after an event, as the ease of access to this data can vary greatly across these different agencies.This is the reason for the creation of Northern Mesonet Project (NMP), a new program under the Canadian Severe Storms Laboratory, which aims to better monitor severe convective storms by increasing the spatial density of real-time advanced weather observations and enhancing data availability & quality for severe weather analysis and prediction. This presentation will specifically highlight the Canadian Mesonet Portal, a central repository and access point established by NMP to address some of the limitations faced by Canadian surface weather stations. By connecting over 30 individual surface weather station networks, the Canadian Mesonet Portal provides a unified platform for accessing over 2800 publicly available surface weather observations across Canada. This unified platform allows for better nowcasting of severe convective storms in Canada, and for better analysis of the damage caused by severe convective storms.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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