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Enregistrement W1975326357 · doi:10.1029/01eo00365

Multinational effort studies differences among arctic ocean models

2001· article· en· W1975326357 sur OpenAlexaff
Andrey Proshutinsky, Michael Steele, Jinlun Zhang, G. Holloway, Nadja Steiner, Sirpa Häkkinen, David M. Holland, Ruediger Gerdes, C. Koeberle, Michael Kärcher, Mark A. Johnson, Wieslaw Maslowski, Waldemar Walczowski, W. D. Hibler, Jia Wang

Notice bibliographique

RevueEos · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesInternational Arctic Research Center, University of Alaska, FairbanksNational Science Foundation
Mots-clésArcticClimatologyThe arcticEnvironmental scienceClimate changeClimate modelGeneral Circulation ModelGlobeThermohaline circulationOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic Ocean is an important component of the global climate system. The processes occurring in the Arctic Ocean affect the rate of deep and bottom water formation in the convective regions of the high North Atlantic and influence ocean circulation across the globe. This fact is highlighted by global climate modeling studies that consistently show the Arctic to be one of the most sensitive regions to climate change. But an identification of the differences among models and model systematic errors in the Arctic Ocean remains unchecked, despite being essential to interpreting the simulation results and their implications for climate variability. For this reason, the Arctic Ocean Model Intercomparison Project (AOMIP), an international effort, was recently established to carry out a thorough analysis of model differences and errors. The geographical focus of this effort is shown in Figure 1.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,235
Écart entre enseignants0,206 · 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
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

Citations52
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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