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Enregistrement W7037706486

Événements de pluie verglaçante ayant impactés le réseau d'Énergie NB et leurs évolutions dans le futur

2020· other· fr· W7037706486 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPilotageRail transportationWestern europe
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les tempêtes hivernales affectant les provinces Maritimes du Canada sont souvent accompagnées de précipitations abondantes et de vents forts. Plusieurs de ces tempêtes peuvent entrainer une accumulation importante de pluie verglaçante dans la province du Nouveau-Brunswick (N.-B.), Canada, causant des impacts importants sur de nombreux secteurs de la société. En collaboration avec Énergie N.-B., des événements de pluie verglaçante qui ont entrainé des pannes de courant majeures et des dommages aux infrastructures ont été identifiés. Pour analyser ces événements et mieux comprendre les liens entre les conditions météorologiques et les pannes de courant, des simulations à haute résolution autorisant la convection avec un maillage de 4 km sur le continent américain (Liu et al., 2017) ont été utilisées. Celles-ci ont été produites de 2000 à 2013 ainsi qu’en mode pseudo-global warming (PGW) qui suppose un climat plus chaud. Les effets locaux influençant l’intensité et la distribution des précipitations pendant les tempêtes ont été étudiés. Les résultats ont démontré que la présence des Appalaches au N.-B. produit de l’advection différentielle de température par le processus de blocage d’air froid, ce qui favorise le développement d’une forte inversion de température dans les niveaux inférieurs. Cela entraine une augmentation de la quantité de pluie verglaçante dans le sud du N.-B. De plus, la présence de chaines de montagnes de basse altitude dans le centre du N.-B. et sur la côte sud peut augmenter le taux de précipitation par effet orographique et produire un changement local du type de précipitations à la surface. Dans PGW, il y a une diminution de la fréquence des événements de pluie verglaçante dans le sud et l’est du N.-B. (régions côtières), tandis qu’au nord-ouest du N.-B. on voit plutôt une augmentation, surtout pour les événements de longue durée (> 6 heures). Dans l’ensemble, cette étude contribue à une meilleure compréhension des facteurs météorologiques à l’origine des quantités extrêmes de pluie verglaçante au N.-B. et contribue à mieux anticiper l’impact du changement climatique sur ces tempêtes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,179 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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