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Record W7037706486

Événements de pluie verglaçante ayant impactés le réseau d'Énergie NB et leurs évolutions dans le futur

2020· other· fr· W7037706486 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicMeteorological Phenomena and Simulations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPilotageRail transportationWestern europe
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les tempêtes hivernales affectant les provinces Maritimes du Canada sont souvent accompagnées de précipitations abondantes et de vents forts. Plusieurs de ces tempêtes peuvent entrainer une accumulation importante de pluie verglaçante dans la province du Nouveau-Brunswick (N.-B.), Canada, causant des impacts importants sur de nombreux secteurs de la société. En collaboration avec Énergie N.-B., des événements de pluie verglaçante qui ont entrainé des pannes de courant majeures et des dommages aux infrastructures ont été identifiés. Pour analyser ces événements et mieux comprendre les liens entre les conditions météorologiques et les pannes de courant, des simulations à haute résolution autorisant la convection avec un maillage de 4 km sur le continent américain (Liu et al., 2017) ont été utilisées. Celles-ci ont été produites de 2000 à 2013 ainsi qu’en mode pseudo-global warming (PGW) qui suppose un climat plus chaud. Les effets locaux influençant l’intensité et la distribution des précipitations pendant les tempêtes ont été étudiés. Les résultats ont démontré que la présence des Appalaches au N.-B. produit de l’advection différentielle de température par le processus de blocage d’air froid, ce qui favorise le développement d’une forte inversion de température dans les niveaux inférieurs. Cela entraine une augmentation de la quantité de pluie verglaçante dans le sud du N.-B. De plus, la présence de chaines de montagnes de basse altitude dans le centre du N.-B. et sur la côte sud peut augmenter le taux de précipitation par effet orographique et produire un changement local du type de précipitations à la surface. Dans PGW, il y a une diminution de la fréquence des événements de pluie verglaçante dans le sud et l’est du N.-B. (régions côtières), tandis qu’au nord-ouest du N.-B. on voit plutôt une augmentation, surtout pour les événements de longue durée (> 6 heures). Dans l’ensemble, cette étude contribue à une meilleure compréhension des facteurs météorologiques à l’origine des quantités extrêmes de pluie verglaçante au N.-B. et contribue à mieux anticiper l’impact du changement climatique sur ces tempêtes.

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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.573
Threshold uncertainty score0.848

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 science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.038
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.179 · 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
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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