Data for "Assessing the contribution of extratropical cyclones to river floods that caused property damage in Quebec, Canada"
Notice bibliographique
Résumé
In the past few decades, the province of Quebec in eastern Canada has experienced widespread and costly flood events, yet the contribution of extratropical cyclones to these floods remains unquantified. This dataset was created for the "Assessing the contribution of extratropical cyclones to river floods that caused property damage in Quebec, Canada" publication (in review) and aims to highlight the common characteristics of extratropical cyclones that have contributed to flooding in the province between January 1991 and December 2020. Using reconstituted river output data, watersheds, and governmental financial aid data, a 498-events local_floods dataset was created (on the watershed level). From these local floods, a 85-events regional_floods dataset was created, grouping local floods happening around the same time, but in different watersheds. A large domain, named Baseline Southern Quebec, was created to identify relevant extratropical cyclones to the study area and period. From this domain, 6,227 relevant Baseline Southern Quebec extratropical cyclones (which spent at least one hour inside the domain during the study period) were extracted from the NAEC Catalogue (Chen et al., 2022b). We created two datasets with information related to these Baseline Southern Quebec storms: one containing their entire lifetime tracks (NAEC_9120) and one with only their tracks while they were inside the Baseline Southern Quebec domain (NAEC_9120_BSQ). Among these Baseline Southern Quebec extratropical cyclones, 200 were identified as contributing to flood events (by being associated with high percentages of rainfall during flood events). These were labelled flood ETCs, and are presented in the flood_ETCs dataset. The rest of the identified Baseline Southern Quebec storms (N = 6,027) were labelled as non-flood ETCs. Alternative scenarios from the control case were studied for spring (MAM) floods (N = 372). These other scenarios involve reducing the search radius for relevant storms (radius), reducing the time interval studied surrounding the flood events (days), and increasing the necessary threshold for being labelled as a flood ETC (threshold). For each of these alternative scenarios, flood_ETCs and local_floods datasets were produced.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».