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Enregistrement W48241718

Measuring Near-Surface Snow Temperature Changes Over Terrain

2006· article· en· W48241718 sur OpenAlexaff
Laura Bakermans, Bruce Jamieson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 2006 International Snow Science Workshop, Telluride, Colorado · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowpackSnowDaytimeEnvironmental scienceAtmospheric sciencesTerrainCloud coverTemperature measurementSnow coverClimatologyClimate changeEnergy balanceDiurnal temperature variationMeteorologyGeologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The energy balance at the snow surface results in substantial diurnal temperature fluctuations within the top portion of the snowpack. These temperature fluctuations, which vary both spatially and over time, can have important effects on stability. During the winters of 2005 and 2006, field data for a near-surface warming study were collected on a treeline knoll located in the Columbia Mountains of British Columbia. Thermocouple arrays placed on the top and at different locations on the knoll side slopes recorded temperatures within the top 30 cm of the snowpack. During each test period, nearby measurements of incoming short and long wave radiation were collected, as were periodic observations of cloud cover, air temperature and the snow surface temperature at each array. The study aims to use field data to identify when, and to what extent, near-surface warming occurs on different aspects. Instrumentation challenges encountered in accurately measuring near-surface snow temperatures are also presented. Preliminary analysis of the data shows a significant correlation between aspect and the maximum daytime increase in near-surface snow temperatures. In one experiment, the magnitude of daytime warming measured at 10 cm depth was almost 7 oC greater on the south aspect than the north aspect. The aspect dependent differences in daily temperature change decreased with increased cloud cover.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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