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Enregistrement W1638313377 · doi:10.1029/2011gl047011

The impact of surface temperature variability on the climate change response in the Northern Hemisphere polar vortex

2011· article· en· W1638313377 sur OpenAlexafffund
Barbara Winter, M. S. Bourqui

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésNorthern HemisphereStratosphereClimatologyEnvironmental scienceForcing (mathematics)Atmospheric sciencesSouthern HemispherePolar vortexGreenhouse gasAtmosphere (unit)Climate modelSea surface temperatureLatitudeClimate changeGeologyMeteorologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] This study investigates the importance of the timescales of variability of land and ocean surface temperatures in the stratospheric response to increased atmospheric greenhouse gas concentrations. We present results from five pairs of 100-year (timeslice) simulations – control and 2 × CO2 – carried out with the coupled chemistry-climate model IGCM-FASTOC, in which land and/or sea surface temperatures are either calculated interactively, prescribed and interannually varying, or prescribed with a climatological seasonal cycle. The strongest response to CO2-doubling in the Northern Hemisphere high-latitude winter stratosphere is found when surface temperatures are calculated interactively by a coupled slab ocean and a land surface scheme. Both the interannual variability in ocean and land temperatures, and the adjustment of oceans and lands to the atmosphere and to one another, are important in order to maintain realistic stratospheric forcing by planetary waves and to adequately capture the stratospheric response to global warming.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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