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Enregistrement W7071982492

Trends and variability of temperature and precipitation in Northwestern Ontario during the 20th century : implications for forest management

2017· dissertation· en· W7071982492 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationClimate changeContext (archaeology)Global warmingEcosystemRange (aeronautics)Trend analysisAir temperatureMean radiant temperatureEffects of global warming
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time series of temperature and rainfall in Northwestern Ontario are joined and
\nadjusted to provide a database for analysis of regional climate change.
\nProcesses used to locate and adjust for non-climatic discontinuities are provided.
\nTemperature trends were computed for 1916-1998. All available stations have
\nincreases in mean annual temperature. The greatest warming occurred in the
\nspring at all stations with most stations > 1.0? C warmer. Some increase in
\nwinter and the growing season temperature has taken place. A slight negative
\nchange has taken place in the fall in most stations. The warming has been
\ngreater In minimum temperatures than maximums with resulting declines in the
\ndiurnal temperature range especially evident in the first half of the period.
\nAverage rainfall has increased at all stations in the region. An analysis of daily
\nrain events suggests increases in frequency and amounts of individual events
\n>40 mm in southern locations and 30.0 - 39.9 mm In the northern stations.
\nTrends and variability in these variables during the 20th century are analysed to
\ndefine a base and context for predictions of significant climate change In the 21st
\ncentury. Ecosystem change because of climate change is likely to have major
\nimpacts on forest management and wood-based products, an economic sector of
\nmajor importance in the region.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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