Canadian Convective Parameters and Lightning Dataset version 1 (CanCPLDv1)
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Convective Parameters and Lightning Dataset version 1 (CanCPLDv1) is a comprehensive multi-decade dataset designed to support studies on the future evolution of thunderstorms in North America. Simulating thunderstorms in climate models is challenging due to their small scale, the complexity of physical processes, and the need to parameterize processes within a model subgrid. Changes in thunderstorm activity can be inferred by identifying relevant environmental parameters, such as convective available potential energy, humidity, wind shear, etcetera, and by using statistical techniques to relate these proxies to thunderstorms. Climate model projections of these parameters can then be used with the statistical models to predict future changes in thunderstorm activity. In CanCPLDv1, historical thunderstorm activity is represented by 3-hourly cloud-to-ground and intra-cloud/cloud-to-cloud lightning flash totals from the Canadian Lightning Detection Network (CLDN) (regions north of 40°N on a 0.1° grid), and the thunderstorm environment by 201 convective storm parameters derived from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis version 5 (ERA5) (3-hour intervals for all of North America on a 0.25° grid). Gridded CLDN and ERA5 data span the years from 1998-2023. Additionally, the same convective parameters are calculated from Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) HighResMIP climate model simulations at 6-hour intervals for 20-year periods corresponding to 1°C (recent past) and 2°C, 3°C, and 4°C levels of global warming above pre-industrial.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».