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Enregistrement W1863393092 · doi:10.1002/grl.50191

Arctic climate warming and sea ice declines lead to increased storm surge activity

2013· article· en· W1863393092 sur OpenAlexafffundabout
Jesse C. Vermaire, Michael F. J. Pisaric, Joshua R. Thienpont, Colin J. Courtney Mustaphi, Steven V. Kokelj, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensQueen's UniversityBrock UniversityAboriginal Affairs Northern Dev CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAboriginal Affairs and Northern Development CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésStorm surgeEnvironmental scienceClimate changeGlobal warmingArcticStormSurgeClimatologyCoastal floodSea iceLead (geology)Arctic ice packOceanographyGeologySea level riseGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The combined effects of climate warming (i.e., increased storminess, reduced sea ice extent, and rising sea levels) make low‐lying Arctic coastal regions particularly susceptible to storm surges. The Mackenzie Delta, a biologically significant and resource‐rich region in northwestern Canada, is particularly vulnerable to flooding by storm surges. To properly manage the consequences of climate warming for Arctic residents, infrastructure, and ecosystems, a better understanding of the influence of climate change on storm surge activity is required. Here we use particle size analysis of lake sediment records to show that the occurrence and magnitude of storm surges in the outer Mackenzie Delta are significantly related to temperature and that the frequency and intensity of storm surges is increasing. Our results demonstrate the effects of changing climate on storm surge activity and provide a cautionary example of the threat of inundation to low‐lying Arctic coastal environments under future climate warming scenarios.

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)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations101
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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