Bibliographic record
Abstract
La climatologie de la péninsule Labrador-Ungava vient de nous apparaître dans une nouvelle perspective grâce à des recherches récentes sur le bilan calorifique et hygrométrique à la surface du sol ainsi que sur les divers types de courants atmosphériques en rapport avec les conditions météorologiques locales. Le bilan énergétique du Labrador-Ungava, bien que typique de ces latitudes, témoigne de températures beaucoup plus basses que celles que Von rencontre habituellement dans des régions semblables. Au cours de l’été, on a observé un rayonnement net quotidien de 0.258k cal/cm 2 en moyenne. Durant la saison végétative, l'évapotranspiration utilise à peine 40% du rayonnement net ; ceci permet de penser qu'une part considérable de l'énergie disponible peut être utilisée dans les mouvements convectifs de réchauffement. Ainsi s'expliquerait le développement si répandu de cumulus typiques de l'ensemble de la région en été. On est moins renseigné sur le bilan hygrométrique. Les précipitations sont abondantes et au cours de la période de fonte des neiges, en mai et en juin, le ruissellement est considérable. Il semble probable que le déficit total en eau est de loin inférieur a celui des bassins forestiers situés plus au sud. On n'a guère étudié la climatologie synoptique de l’ Ungava-Labrador, mais l'auteur fait mention des rapports qui auraient pu exister entre les courants atmosphériques et l'accumulation de la neige pendant la dernière glaciation.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".