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Record W7162023614 · doi:10.82308/24536

Preferred locations of convective storms over Southern Quebec

2015· dissertation· en· W7162023614 on OpenAlexaboutno aff
Michael Kovacs

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicMeteorological Phenomena and Simulations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConvectionConvection cellPanacheStormConvective storm detectionAtmospheric convection

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’apparition de convection profonde au sud du Québec démontre une forte variabilité méso-échelle. Selon l’étude du radar climatologique de 9 ans de la convection profonde établie par Bellon et Zawadzki (2003 ou BZ03), un axe méridien de faible activité convective s’étend à partir des montagnes Adirondack de New York, au nord à travers Montréal et dans les Laurentides. À l'est, les maxima de convection régionale de la vallée du lac Champlain de New York prolongent vers le nord au travers des banlieues de l'est de Montréal, notamment à proximité de Trois-Rivières. Bien que ces résultats suggèrent de forts contrôles topographiques sur la signature de convection régionale, l'analyse des données de 9 ans de BZ03 risque d'être insuffisant pour obtenir une signature climatologique robuste. En outre, ils n’expliquent pas, de façon concrete, les mécanismes qui pourraient donner lieu à la signature convection profonde observée. Ici, nous ajoutons aux résultats de l’étude de BZ03 en prolongeant le radar climatologique à la période de 1993-2014 et en effectuant une série de simulations numériques de convection quasi-idéalisées sur la région. La climatologie prolongée confirme que les résultats de BZ03 sont robustes, et que les modèles de convection régionales dépendent fortement des vents géostrophique directionnels de bas à mi-niveau. Afin d’interpréter physiquement ces résultats, nous effectuons des simulations quasi-idéalisées en utilisant le terrain réel ainsi que l'utilisation des terres de la région, avec des sondages composites à base de la climatologie qui sont initialisées horizontalement et de façon homogène. L’objectif de la conception de ce modèle est de permettre de tester directement notre hypothèse que les variations topographiques jouent un rôle clé dans la climatologie de la convection régionale. Les simulations et les épreuves de sensibilité révèlent que les poches d'humidité orographiquement induites et la convergence de masse à l'abri de grandes caractéristiques du terrain expliquent la majorité de la variabilité régionale observée en l’occurrence convective, ainsi que les anomalies positives de rapport de mélange (r) et de l’énergie potentielle de convection disponible (EPCD). Cependant, la relation entre l’occurrence de tempête-convective simulée et l'énergie d’inhibition de la convection (EIC) est plus complexe. Bien qu’une faible EIC favorise généralement plus d'activité de tempête, certaines zones de EIC plus élevée sont colloqées avec les maxima de convection.

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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.059

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
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 head0.031
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.232 · 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 designObservational
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
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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