Condiciones mesoescalares asociadas con la lluvia en la mañana durante el período lluvioso en las estaciones meteorológicas de La Habana
Bibliographic record
Abstract
Esta investigación se propone identificar las condiciones mesoescalares asociadas con la lluvia en la mañana durante el período lluvioso en las estaciones meteorológicas de La Habana, realizándose un estudio de carácter sinóptico y mesoescalar. Para ello se confecciona una base de datos trihorarios de lluvia en los horarios de la mañana en las estaciones meteorológicas de Casablanca y Santiago de las Vegas, correspondientes al período de estudio 2000-2017. Se determinaron un total de seis configuraciones sinópticas asociadas con la lluvia en la mañana en cada estación meteorológica, las cuales se conformaron según su ubicación en superficie, la estructura que presentaban en la altura y su influencia sobre el área de estudio. La influencia anticiclónica en superficie constituye la situación sinóptica que más días con lluvia en la mañana tuvo asociados en cada estación meteorológica. Además, se determinaron mediante imágenes de satélite y observaciones de radar meteorológico, cuatro condiciones que a mesoescala están asociadas con la lluvia, en los casos con influencia anticiclónica en toda la columna troposférica. Los niveles bajos de la tropósfera fueron los que más aportaron humedad y los movimientos verticales no influyeron de manera significativa en dichos casos. Los años 2005 y 2007 fueron los de mayor cantidad de días con lluvia en la mañana en Santiago de las Vegas y Casablanca, respectivamente, y se obtuvo octubre como el mes que más reportes de lluvia en la mañana tuvo asociado.
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 | 0.001 |
| 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) | 0.002 | 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".