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Enregistrement W7048460831

Les impacts biophysiques des changements de l'utilisation des terres en Amérique du Nord avec le modèle régional du climat canadien

2016· other· fr· W7048460831 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2016
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiquePhotocathodes and Microchannel Plates
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisAlluvionEnvironmental effect
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les changements dans l'utilisation des terres sont des manifestations évidentes de l'activité humaine de par le changement de la végétation naturelle par des terres cultivées. Cela modifie les caractéristiques biophysiques de la région et affecte le climat local. Ce projet a pour but d'étudier les impacts des effets biophysiques des changements dans l'utilisation des terres sur le climat régional en Amérique du Nord. La cinquième génération du Modèle Régional Canadien du Climat (MRCC5) a été utilisé afin de comparer deux simulations utilisant différents ensembles de données de la couverture terrestre. Le premier ensemble de données représente la végétation terrestre sans activité humaine de par l'absence de terres cultivées (végétation potentielle) et le deuxième ensemble est l'utilisation actuelle des terres correspondant à la fusion de la végétation potentielle et de terres cultivées. Dans la simulation utilisant le deuxième ensemble de données, les forêts et les prairies sont remplacées par des terres cultivées dans les régions centre-ouest des États-Unis et centre-sud du Canada. Par conséquent, les caractéristiques de surface, comme la couverture fractionnaire de végétation, l'indice de surface foliaire, l'albédo, la longueur de rugosité et la profondeur des racines, sont différentes de la simulation utilisant le premier ensemble de données. Les deux simulations couvrent la période de 1988-2012 et les conditions aux frontières latérales sont fournies par les réanalyses ERA-Interim. La couverture de glace et la température de surface de la mer sont également données par ERA-Interim. La comparaison des deux simulations suggère des valeurs d'albédo plus élevées en hiver sur les régions où il y a des changements dans l'utilisation des terres. L'absence de cultures en hiver conduit à une rétroaction positive avec la neige. Ces valeurs plus élevées d'albédo se reflètent dans des valeurs plus basses de la température à 2 mètres. Certaines régions, comme l'est des États-Unis, montrent également un refroidissement en été pour la simulation avec changements dans l'utilisation des terres en raison de flux de chaleur latente plus élevés et de flux de chaleur sensible plus basse. Les cycles annuels de certaines variables d'intérêts ont été analysés pour deux régions où les changements dans l'utilisation des terres sont manifestes, à savoir le centre-sud du Canada et le centre-nord des États-Unis. L'analyse des cycles saisonniers suggère que l'effet de refroidissement dû aux changements dans l'utilisation des terres est présent durant toute l'année. Les impacts des changements dans l'utilisation des terres sur l'évapotranspiration, l'humidité du sol et les précipitations sont également présents tout au long du cycle annuel. Cependant, les impacts des changements dans l'utilisation des terres sur les eaux de ruissellement se limitent essentiellement à la saison de la fonte des neiges. Cette étude a permis de fournir des informations utiles concernant les impacts des changements dans l'utilisation des terres sur le climat et l'hydrologie de l'Amérique du Nord. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : impacts biophysiques, changements dans l'utilisation des terres, modélisation régionale du climat, Amérique du Nord

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,171 · 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
Publié2016
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