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Record W7048460831

Les impacts biophysiques des changements de l'utilisation des terres en Amérique du Nord avec le modèle régional du climat canadien

2016· other· fr· W7048460831 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2016
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicPhotocathodes and Microchannel Plates
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisAlluvionEnvironmental effect
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements dans l'utilisation des terres sont des manifestations évidentes de l'activité humaine de par le changement de la végétation naturelle par des terres cultivées. Cela modifie les caractéristiques biophysiques de la région et affecte le climat local. Ce projet a pour but d'étudier les impacts des effets biophysiques des changements dans l'utilisation des terres sur le climat régional en Amérique du Nord. La cinquième génération du Modèle Régional Canadien du Climat (MRCC5) a été utilisé afin de comparer deux simulations utilisant différents ensembles de données de la couverture terrestre. Le premier ensemble de données représente la végétation terrestre sans activité humaine de par l'absence de terres cultivées (végétation potentielle) et le deuxième ensemble est l'utilisation actuelle des terres correspondant à la fusion de la végétation potentielle et de terres cultivées. Dans la simulation utilisant le deuxième ensemble de données, les forêts et les prairies sont remplacées par des terres cultivées dans les régions centre-ouest des États-Unis et centre-sud du Canada. Par conséquent, les caractéristiques de surface, comme la couverture fractionnaire de végétation, l'indice de surface foliaire, l'albédo, la longueur de rugosité et la profondeur des racines, sont différentes de la simulation utilisant le premier ensemble de données. Les deux simulations couvrent la période de 1988-2012 et les conditions aux frontières latérales sont fournies par les réanalyses ERA-Interim. La couverture de glace et la température de surface de la mer sont également données par ERA-Interim. La comparaison des deux simulations suggère des valeurs d'albédo plus élevées en hiver sur les régions où il y a des changements dans l'utilisation des terres. L'absence de cultures en hiver conduit à une rétroaction positive avec la neige. Ces valeurs plus élevées d'albédo se reflètent dans des valeurs plus basses de la température à 2 mètres. Certaines régions, comme l'est des États-Unis, montrent également un refroidissement en été pour la simulation avec changements dans l'utilisation des terres en raison de flux de chaleur latente plus élevés et de flux de chaleur sensible plus basse. Les cycles annuels de certaines variables d'intérêts ont été analysés pour deux régions où les changements dans l'utilisation des terres sont manifestes, à savoir le centre-sud du Canada et le centre-nord des États-Unis. L'analyse des cycles saisonniers suggère que l'effet de refroidissement dû aux changements dans l'utilisation des terres est présent durant toute l'année. Les impacts des changements dans l'utilisation des terres sur l'évapotranspiration, l'humidité du sol et les précipitations sont également présents tout au long du cycle annuel. Cependant, les impacts des changements dans l'utilisation des terres sur les eaux de ruissellement se limitent essentiellement à la saison de la fonte des neiges. Cette étude a permis de fournir des informations utiles concernant les impacts des changements dans l'utilisation des terres sur le climat et l'hydrologie de l'Amérique du Nord.
\n______________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : impacts biophysiques, changements dans l'utilisation des terres, modélisation régionale du climat, Amérique du Nord

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.623
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.010
GPT teacher head0.181
Teacher spread0.171 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
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
Published2016
Admission routes1
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