MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7020773375

Modélisation de la variabilité inter annuelle et de l’évolution de la vitesse du vent en Ontario.

2021· dissertation· fr· W7020773375 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicMeteorological Phenomena and Simulations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPacific decadal oscillationEl Niño Southern OscillationPacific oceanSouthern oscillation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les extrêmes du vent doivent être adéquatement estimés afin d’assurer la sécurité des structures et des vies humaines. Une estimation qui ne tient pas compte de la variabilité de la vitesse du vent et des tendances à long terme ou qui est basée sur une courte période d’enregistrement, peut conduire à des conséquences écologiques et socio-économiques néfastes. Il faudra alors analyser les non-stationnarités qui peuvent exister dans les séries temporelles des variables induites par des phénomènes naturels. L’objectif de ce présent mémoire est de dévoiler les modes principaux de la variabilité de la vitesse du vent en Ontario ; et d’étudier les liens de dépendance à l’échelle de corrélation entre les vitesses annuelles et les indices climatiques de basse fréquence. Parmi les variables considérées figurent les vitesses maximales et moyennes annuelles du vent, non seulement pour évaluer le potentiel éolien mais aussi pour assurer la stabilité des structures. Les approches linéaires ne permettent pas d’aboutir à une représentation adéquate des relations de dépendance complexes entre les variables. L’analyse spectrale en ondelettes, ou « Wavelet Analysis » en anglais, permet d’étudier les processus non stationnaires et d’établir les liens complexes entre les vitesses du vent et les oscillations climatiques dans la zone d’étude. L’investigation des liens de corrélation a permis de retenir trois indices climatiques dominants dans la zone d'étude ; L’indice de l’Atlantique de l’Est « East Atlantic (EA) », l’Oscillation de l’Atlantique du Nord « North Atlantic Oscillation (NAO) » et l’Oscillation Décennale du Pacifique « Pacific Decadal Oscillation (PDO) ». La transformée continue en ondelettes révèle des non stationnarités et des ruptures dans la majorité des séries de vitesse du vent confirmant les résultats de l’analyse de tendance et des changements au cours du temps. Des zones de cohérences à différentes échelles (interannuelle, décennale et multi-décennale) et persistantes à grande échelle confirment l'impact potentiel des indices climatiques retenus sur la variabilité interannuelle de la vitesse du vent en Ontario.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.310
Threshold uncertainty score0.624

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique)Same topicMeteorological Phenomena and SimulationsFrench-language works237,207