Impact du changement climatique sur les températures journalières minimales et maximales et les précipitations de la région de Tanger (nord-ouest du Maroc) quantifié à partir d’une méthode de descente d’échelle statistique
Bibliographic record
Abstract
Un modèle de descente d’échelle statistique (ASD) a été évalué par la descente d'échelle de la température maximale, la température minimale et les précipitations dans la région de Tanger (Nord-Ouest du Maroc). Les données utilisées pour l'évaluation sont des données atmosphériques à grande échelle englobant les données journalières de ré-analyse NCEP et les moyennes journalières des modèles climatiques pour les scénarios A2 et B2 du modèle HadCM3 et le scénario A2 du modèle MCCG3. Les observations proviennent de la station météorologique de Tanger pour la période 1961-2001 concernant la température journalière maximale, la température journalière minimale et les précipitations. Les résultats montrent que le signe de changement et les valeurs numériques de la température peuvent être simulés, avec des coefficients de détermination de la corrélation entre la variable observée et celle simulée pour la température journalière maximale et la température journalière minimale pouvant atteindre respectivement 90 % et 81 %. Cependant pour les précipitations, la relation statistique reste relativement faible, avec un coefficient de détermination ne dépassant pas 20 %. Pour la période 2061-2100, le scénario A2 prévoit une augmentation de la température maximale de l’air et de la température minimale pouvant atteindre environ 2,9 °C alors que les précipitations diminueront d’environ 49 %. Dans la même tendance, le scénario B2 simule une augmentation de la température maximale de l’air et la température minimale d’environ 1,8 °C et 1,6 °C respectivement et une diminution des précipitations d’environ 45 %. Ainsi, le climat du nord-ouest du Maroc tend vers une aridification avec des conditions plus chaudes et sèches.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".