Explicating the Urban Heat Island phenomenon using in-situ sensors
Notice bibliographique
Résumé
Le changement climatique, défini comme les changements à long terme de la température mondiale et des régimes climatiques principalement dus aux activités anthropiques, affecte les écosystèmes, la biodiversité et la santé humaine. En conséquence, les populations urbaines sont particulièrement exposées aux maladies liées à la chaleur, exacerbées par l'effet d'îlot de chaleur urbain (UHI). La plupart des études sur l'UHI ont utilisé des données de température télédétectées en raison de leur disponibilité et de leur accessibilité, mais elles ne détectent que les différences de température de surface et il a été démontré qu'elles donnent une image des zones urbaines plus chaudes qu'elles ne le sont en réalité. En revanche, les capteurs in situ peuvent mesurer la température de l'air ambiant, qui influe sur le confort thermique et est directement liée à la mortalité cardiovasculaire. Actuellement, l'UHI ne peut être mesurée avec précision qu'à l'aide de stations météorologiques conventionnelles in situ, telles que celles exploitées par Environnement et Changement climatique Canada (ECCC). Cependant, de nouvelles approches basées sur la participation de la population et l'information géographique volontaire (VGI), telles que l'utilisation de capteurs à faible coût, combinées à des technologies géographiques, ont le potentiel d'ouvrir une nouvelle ère d'études climatiques à micro-échelle.Cette thèse vise à évaluer l'efficacité des capteurs in-situ dans la capture et l'estimation de l'intensité de l'UHI au Canada. Grâce à un examen approfondi de la littérature, les avantages des sources de données de température in-situ conventionnelles ou issues du crowdsourcing par rapport à d'autres sources sont identifiés. En outre, les défis liés à l'utilisation des données provenant de capteurs in situ pour les études sur les UHI sont également analysés. L'analyse souligne l'importance de la représentativité spatiale des capteurs in-situ, qu'ils soient conventionnels ou crowdsourcés, en raison de son influence sur l'estimation de l'intensité de l'UHI. Dans l'ensemble, cette thèse élargit la compréhension actuelle de l'utilisation des capteurs in-situ pour étudier la dynamique des UHI, ce qui profite aux initiatives d'élaboration de politiques et de planification urbaine qui visent à atténuer les impacts négatifs des UHI et à améliorer la résilience des villes face au changement climatique
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».