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Enregistrement W6898732053 · doi:10.57757/iugg23-1555

Severe weather occurrence in the context of solar wind coupling to the magnetosphere-ionosphere-atmosphere system

2023· article· en· W6898732053 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePublication Database GFZ (GFZ German Research Centre for Geosciences) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtratropical cycloneContext (archaeology)TornadoSevere weatherTropical cycloneCold frontWind shearCyclone (programming language)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<!--!introduction!--> Extreme weather events caused by tropical and extratropical cyclones have destructive impacts on infrastructure, society, and environment. Forecasting extreme weather continues to present challenges. We consider solar wind coupling to the magnetosphere-ionosphere-atmosphere system, mediated by globally propagating aurorally excited atmospheric gravity waves, influencing the occurrence of severe weather. While these gravity waves reach the troposphere with attenuated amplitudes, they are subject to amplification when encountering opposing winds and vertical wind shears. They can release conditional symmetric instability [1] leading to slantwise convection, latent heat release, and contributing to intensification of storms. It has been shown that significant weather events, including explosive extratropical cyclones [2,3], rapid intensification of tropical cyclones [4], and heavy rainfall causing floods and flash floods [5,6] tend to follow arrivals of solar wind high-speed streams from coronal holes. To further support these results, we use various data sets in the superposed epoch analysis of the occurrence of severe weather, including heavy rainfall events and tornado outbreaks, in the context of solar wind coupling to the magnetosphere-ionosphere-atmosphere system. [1] Chen T.-C., et al., J. Atmos. Sci. 75, 2425–2443. doi:10.1175/JAS-D-17-0221.1 [2] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 149, 219–231. doi:10.1016/j.jastp.2016.04.002 [3] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 171, 94–10, 2018. doi:10.1016/j.jastp.2017.07.023 [4] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 183, 36-60, 2019. doi:10.1016/j.jastp.2018.12.009 [5] Prikryl P., et al., Ann. Geophys. 39 (4), 769–93, 2021. doi:10.5194/angeo-39-769-2021 [6] Prikryl P., et al., Atmosphere 12 (9), 2021. doi:10.3390/atmos12091186.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

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 savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,311
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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