Impact of climate change on winter precipitation regimes across Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this thesis lies in the identification of possible significant trends in winter temperature and precipitation across Ontario. In this study the trends and variations in several indices of daily winter temperature and precipitation were explored applying least squares regressions and Mann-Kendall test for 13 stations located across Ontario for the period 1939 to 2008. Correlation analysis was also used to detect possible link between winter temperature and winter precipitation variables. Datasets were supplied by Environment Canada. The analysis of the temperature indices indicates a significant upward trend in winter temperature values. Also the analysis of the precipitation indices reveals no significant trend in the winter total precipitation series, decreasing trends in winter snowfall, and increasing trends in winter rainfall. This analysis showed that there has been a significant increase in the number of rainy days, but no significant trend has been detected in the number of snowy days. A downward trend in winter snowfall as a percentage of winter precipitation (S/P), and an upward trend in winter rainfall as a percentage of winter precipitation (R/P) have also been detected. The downward trend in winter S/P is linked to the decreasing trend in the winter snowfall, and the upward trend in R/P is linked to the rising trend in winter rainfall. The trends in inter rainfall and snowfall were found to be correlated with the trend in winter temperatures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».