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Enregistrement W1972037822 · doi:10.1029/2005eo400003

Arctic ocean study: Synthesis of model results and observations

2005· article· en· W1972037822 sur OpenAlexaff
Andrey Proshutinsky, Jiayan Yang, Richard Krishfield, Rüdiger Gerdes, Michael Kärcher, Frank Kauker, C. Koeberle, Sirpa Häkkinen, W. D. Hibler, David M. Holland, M. Á. Morales Maqueda, Greg Holloway, Elizabeth Hunke, Wieslaw Maslowski, Michael Steele, J. Zhang

Notice bibliographique

RevueEos · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensNorth Pacific Marine Science OrganizationFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchWoods Hole Oceanographic Institution
Mots-clésArcticContext (archaeology)ClimatologyOceanographyThe arcticEnvironmental scienceGeneral Circulation ModelCoupled model intercomparison projectClimate changeSea iceClimate modelOcean currentGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model development and simulations represent a comprehensive synthesis of observations with advances in numerous disciplines (physics; mathematics; and atmospheric, oceanic, cryospheric, and related sciences), enabling hypothesis testing via numerical experiments. For the Arctic Ocean, modeling has become one of the major instruments for understanding past conditions and explaining recently observed changes. In this context, the international Arctic Ocean Model Intercomparison Project (AOMiphttp://fish.cims.nyu.edu/project_aomip/overview. html) has investigated various aspects of ocean and sea ice changes for the time period 1948 to present. Among the major AOMIP themes are investigations of the origin and variability of Atlantic water (AW) circulation, mechanisms of accumulation and release of fresh water (FW), causes of sea level rise, and the role of tides in shaping climate.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations60
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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