Analyses des vagues de chaleur survenues depuis le début du 20e siècle dans trois villes principales du sud-est du Canada
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, des recherches réalisées à grande échelle ont permis de démontrer une augmentation de la fréquence, de l’intensité et/ou la durée des vagues de chaleur (VC) dans plusieurs régions du globe depuis le milieu du 20e siècle. Or, au Canada, les tendances historiques du phénomène ont été peu explorées. Dans ce contexte, la recherche qui suit a permis de mettre en lumière les tendances des VC de trois régions métropolitaines de recensement (RMR) du sud-est du Canada, soit Montréal, Ottawa et Toronto, afin de déterminer si le phénomène s’est amplifié au pays comme dans certaines autres régions du monde, et ce depuis le début du 20e siècle. Dans le cadre de cette recherche, des analyses statistiques ont été réalisées grâce aux données météorologiques historiques canadiennes récoltées sur la plateforme d’Environnement Canada. Plusieurs caractéristiques des VC, telles que la fréquence annuelle, la durée maximale et totale, l’intensité maximale, ainsi que la date du premier événement annuel, ont été explorées selon une gamme de seuils. De plus, les températures ressenties en période de VC de même que les tendances du phénomène dans les régions rurales situées aux abords des RMR préalablement identifiées ont été étudiées. Les conclusions de l’étude indiquent qu’il ne semble pas exister de tendance significative à la hausse ou à la baisse pour aucune des caractéristiques des VC dans les trois RMR canadiennes étudiées, pendant la période d’étude couverte. Ceci signifie donc que les événements de VC ne se sont pas amplifiés dans la région d’étude entre le début des années 1900 et le présent.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".