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Record W7161988111 · doi:10.82308/33497

Novel and actionable high-resolution climate change information for adaptation of engineering systems in cold environments

2022· dissertation· en· W7161988111 on OpenAlexaboutno aff
Bernardo Stephan Teufel

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicClimate change and permafrost
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsClimate changeClimate change adaptationContext (archaeology)Climate extremes

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les systèmes d'ingénierie sont conçus pour résister à leur milieu opérationnel, qui comprend généralement une variété de facteurs influencés par la variabilité et les extrêmes climatiques. Étant donné que les systèmes d'ingénierie ont généralement une longue durée de vie, il devient nécessaire de tenir compte des conditions environnementales futures, qui, en raison du changement climatique, ont peu de probabilité d'être représentées dans les archives historiques. Il s'ensuit que la première étape pour adapter les systèmes d'ingénierie aux conditions environnementales changeantes est la génération d'informations fiables et exploitables sur le changement climatique. Les modèles climatiques sont les principaux outils disponibles pour développer des projections du climat futur, mais ces projections doivent être d'une qualité et d'une résolution suffisamment élevées pour être utiles à l'adaptation des systèmes d'ingénierie.Dans cette thèse, des nouvelles informations sur le changement climatique ont été développées à l'aide du modèle climatique GEM (Global Environnemental Multi-échelle), un modèle de pointe qui est largement utilisé pour la recherche climatique. Des contributions originales sont nées de l'application de méthodes d'analyse innovantes à un ensemble de projections climatiques, dont des projections à résolution de 4 km couvrant l'Arctique canadien, développées pour la première fois. Plusieurs lacunes au niveau des connaissances ont été comblées, ce qui a contribué de manière significative à l'avancement de la compréhension des interactions climat-infrastructure dans les régions froides.L'analyse de la pluie et de la fonte des neiges comme mécanismes générateurs d'inondations à travers le Canada a démontré l'importance de maintenir le réchauffement climatique sous le seuil de 2 °C de l'Accord de Paris. Sous 2 °C de réchauffement climatique, de légères augmentations de la contribution des précipitations liquides aux inondations sont prévues, tandis qu'un scénario de réchauffement élevé entraîne une augmentation généralisée de la contribution des précipitations liquides et l'émergence de zones réactives dans les régions actuellement dominées par la fonte des neiges. Ces changements influencent l'amplitude et le calendrier des crues, ce qui a des implications pour la gestion des risques d'inondation et des ressources en eau douce, et pour l'élaboration de plans de régulation des débits.Les importants changements projetés dans les régions nordiques ont motivé une analyse plus approfondie, qui a révélé la possibilité de diminutions abruptes de l'humidité du sol en réponse à la dégradation du pergélisol pour le scénario de réchauffement élevé. Ce changement de régime risquerait d'entraîner des changements soudains dans de nombreuses variables et processus de grande importance pour les intérêts nordiques, tels que des prédicteurs d'inondations et l'intensité des feux de forêt. La soudaineté de ces changements présente des défis supplémentaires pour l'adaptation des systèmes d'ingénierie au changement climatique.L'adaptation de ces systèmes nécessite des projections à haute résolution, qui ont été développées ici pour la première fois à une résolution de 4 km couvrant l'Arctique canadien, pour l'étude des risques pour le secteur des transports. D'ici 2040, des augmentations importantes des chutes de pluie de courte durée et des rafales de vent extrêmes, ainsi que la poursuite de la dégradation du pergélisol, risquent de provoquer la détérioration des infrastructures et des systèmes de transport du Nord. Une nouvelle approche intégrant les sorties du modèle climatique et des algorithmes d'apprentissage automatique a permis de dériver des projections pour la fréquence du brouillard - une variable complexe. On prévoit que la fréquence du brouillard augmentera sur la majeure partie de l'Arctique canadien d'ici 2040, présentant un danger supplémentaire pour le transport dans le 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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: none
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.035

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.033
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.186 · 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
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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