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Enregistrement W1963482020 · doi:10.1029/2009jc005334

Atmospheric forcing of sea ice in Hudson Bay during the fall period, 1980–2005

2010· article· en· W1963482020 sur OpenAlexaffabout
Klaus P. Hochheim, David G. Barber

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceClimatologyArctic oscillationBayArctic ice packContext (archaeology)Environmental sciencePeriod (music)Sea ice concentrationGeologyOceanographySea ice thicknessNorthern Hemisphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The principal objective of this study is to describe the autumn sea ice regime of Hudson Bay in the context of atmospheric forcing from 1980 to 2005. Both gridded Canadian Ice Service (CIS) data and Passive Microwave (PMW) data are used to examine the freezeup period for weeks of year (WOY) 43–52. Sea ice concentration (SIC) anomalies reveal statistically significant trends, ranging from −23.3% to −26.9% per decade, during WOY 43–48 using the CIS data and trends ranging from −12.7% to −16.8% per decade during WOY 45–50 using the PMW data. Surface air temperature (SAT) anomalies are highly correlated with SIC anomalies ( r 2 = 0.52–0.72) and with sea ice extents ( r 2 = 0.53–0.72). CIS data show that mean sea ice extents based on SICs ≥80% (consolidated ice) have decreased by 1.05 × 10 5 to 1.17 × 10 5 km 2 for every 1°C increase in temperature in late November; PMW data show similar results. Regression analysis between SAT and standardized climate indices over the 1951–2005 period show that the East Pacific/North Pacific index is highly predictive of interannual SATs followed by the North Atlantic Oscillation and Arctic Oscillation indices. The data show that the Hudson Bay area has recently undergone a climate regime shift, in the mid 1990s, which has resulted in a significant reduction in sea ice during the freezeup period and that these changes appear to be related to atmospheric indices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations91
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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