MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416617181 · doi:10.48550/arxiv.2510.20074

Projecting Hurricane Risk in Atlantic Canada under Climate Change

2025· preprint· en· W4416617181 sur OpenAlexaboutno aff
Saeed Saviz Naeini, Reda Snaiki, Alejandro Di Luca

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoastal floodClimate changeFlood mythShoreFlooding (psychology)HazardVulnerability (computing)Coastal hazardsProxy (statistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atlantic Canada faces significant hurricane threats from damaging winds and coastal flooding that are projected to intensify under climate change. This study adopts a two-stage framework. First, the evolution of wind and coastal-flood hazards is quantified from a historical baseline (1979-2014) to two future periods: a near future (2024-2059) and a far future (2060-2095). Hazard fields are constructed from large ensembles of physics-informed synthetic hurricane tracks, and changes are evaluated in return-period wind speeds and in inundation depth and extent, with sea-level rise included for flood projections. The second stage estimates hurricane risk using wind as an operational proxy for total loss, combining the simulated wind fields with exposure data and a vulnerability relationship to compute expected damages. This design clarifies how physical drivers change and how those shifts translate into loss potential without requiring fully coupled compound-loss modeling. Results indicate an intensification of wind extremes and a substantial amplification of coastal inundation, yielding higher wind-proxy risk for many coastal communities. Spatial patterns show a heterogeneous escalation of risk concentrated along exposed shorelines and urban corridors. This comprehensive analysis of both hazard evolution and proxy risk provides decision-ready evidence on where and by how much hurricane losses are likely to grow. The approach clarifies the link between physical drivers and loss potential, ensuring compatibility with standard wind-centric workflows used in engineering and insurance practice.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,101

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArXiv.orgMême sujetTropical and Extratropical Cyclones ResearchTravaux en français237 207