Impacts of synoptic atmospheric circulations and topographic conditions of sustained strong surface winds over southern Nunavut
Bibliographic record
Abstract
Malgré leur rôle prépondérant au sein du climat arctique canadien méridional, peu d'études se sont intéressées aux vents violents de surface. Conséquemment, les prévisions météorologiques à leur sujet sont souvent imprécises. Afin d'améliorer les modèles de prévisions météorologiques dans l'Arctique, nous devons mieux doser la contribution des particularités géographiques et météorologiques inhérente à cetterégion, notamment la glace de mer, le relief accidenté et l'importante stabilité atmosphérique. Dans cette étude, nous supposons que ces particularités contribuent à la formation d'événements de vents violents dans l'Arctique canadien méridional. Afin de tester cette hypothèse, nous étudions les données météorologiques de six stations réparties dans le sud du Nunavut. Pour ce faire, nous développons un indice de sévérité basé sur trois paramètres des événements de vents violents: la durée, les rafales maximales observées et la vitesse moyenne du vent. Suite à notre étude, nous observons que les événements de vents violents sont typiquement associés à la présence d'intenses dépressions situées au-dessus de la baie d'Hudson ou de la mer du Labrador, particulièrement en hiver. Sous l'influence de ces systèmes, des phénomènes de blocage et d'effet de canal sont typiquement observés à Clyde Riveret Iqaluit respectivement, modifiant ainsi la vitesse et la direction des vents de surface. Quant auxstations en terrain plat, les événements de vents violents sont davantage provoqués par de forts gradients de pression synoptiques, lorsque la station est située entre un cyclone et un anticyclone.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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) | 0.001 | 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".