Effects of atmospheric conditions on the formation of winter precipitation types
Bibliographic record
Abstract
Les tempêtes hivernales associées à la production de différents types de précipitation peuvent s’accompagner d’inconvénients majeurs pour nos sociétés. L’objectif de cette étude est d’approfondir les connaissances acquises sur la formation des précipitations d’hiver (pluie verglaçante, neige, neige fondante, grésil, neige fondante gelée). Un modèle de nuage relié à un schéma microphysique à plusieurs moments a été développé afin de mener cette recherche. Les différents types de précipitations atteignant la surface sont influencés, entre autre, au cours de leur formation par la production de particules formées d’un mélange d’eau et de glace. Par conséquent, ces dernières ont été incorporées dans le schéma microphysique en basant directement leurs prédictions sur les conditions atmosphériques. Les caractéristiques de différents types de précipitation formés durant la tempête de verglas de 1998 dans la région de Montréal ont notamment été étudiées en utilisant le modèle de nuage à une dimension. Un profil vertical de température obtenu par avion a tout d’abord été utilisé pour initialiser le modèle de nuage. Par la suite, les résultats de cette simulation ont été comparés avec les précipitations réelles observées au cours du même vol. Par ailleurs, des tests de sensibilité ont été réalisés pour étudier l’influence d’une petite variation de température sur la formation de différents types de précipitations. Les résultats démontrent qu’une petite variation de la température du profil vertical (±0.5ºC) ainsi que le taux de précipitation ont un impact majeur sur le type de précipitation produit durant une telle catastrophe naturelle. De plus, les effets du vent sur les types de précipitations formés durant une tempête d’hiver ont été étudiés en utilisant un modèle de nuage à deux dimensions. Les résultats ont été comparés avec des observations recueillies a
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.001 | 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".