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Enregistrement W1818606411 · doi:10.1029/2011jd017164

A comparison of the atmospheric conditions at Eureka, Canada, and Barrow, Alaska (2006–2008)

2012· article· en· W1818606411 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher J. Cox, Von P. Walden, Penny M. Rowe

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésLongwaveEnvironmental scienceDownwellingArcticAtmospheric sciencesClimatologyEnergy budgetFlux (metallurgy)MeteorologyRadiative transferGeographyUpwellingOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is now well understood that the Arctic is particularly sensitive to climate change. Arctic sea ice is already undergoing significant changes. Some of the recent decrease in sea ice extent is due to changes in the surface energy budget, including the effect of clouds. Accurate ground‐based measurements of atmospheric and cloud properties are valuable for estimating components of the surface energy budget. In this paper, measurements made between 2006 and 2008 at the Canadian Network for the Detection of Arctic Change (CANDAC) site at Eureka, Nunavut, Canada (80°N, 86°W) and the Atmospheric Radiation Measurement (ARM) program site at Barrow, Alaska (71°N, 156°W) are used to examine differences in the atmospheres over the two sites, including the temperature, humidity, winds, and the downwelling longwave radiation flux. A method is developed to convert infrared radiances to downwelling longwave fluxes since broadband measurements of flux were not available at Eureka during the study period; the method is validated by comparing the fluxes at Barrow to independent measurements made by a pyrgeometer. Comparisons of the derived fluxes show significant differences between the two sites. Eureka is consistently colder and drier than Barrow, and the infrared effect of clouds on the surface energy budget is less. To examine the meteorological conditions that cause such differences, the ERA‐Interim reanalysis model is used; it is chosen over other models because it provides the best reproduction of longwave radiation at the surface. We find that the location of Eureka predisposes it to cold and dry air masses from the central Arctic Ocean and the Greenland Ice Sheet. In contrast, the air masses at Barrow come from a variety of directions, some of which are relatively warm and moist.

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)0,000
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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