A high-resolution ocean and sea-ice modelling system for the Arctic and North Atlantic oceans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. As part of the CONCEPTS (Canadian Operational Network of Coupled Environmental PredicTion Systems) initiative, a high-resolution (1/12°) ice–ocean regional model is developed covering the North Atlantic and the Arctic oceans. The long-term objective is to provide Canada with short-term ice–ocean predictions and hazard warnings in ice-infested regions. To evaluate the modelling component (as opposed to the analysis – or data-assimilation – component, which is not covered in this contribution), a series of hindcasts for the period 2003–2009 is carried out, forced at the surface by the Canadian GDPS reforecasts (Smith et al., 2014). These hindcasts test how the model represents upper ocean characteristics and ice cover. Each hindcast implements a new aspect of the modelling or the ice–ocean coupling. Notably, the coupling to the multi-category ice model CICE is tested. The hindcast solutions are then assessed using a verification package under development, including in situ and satellite ice and ocean observations. The conclusions are as follows: (1) the model reproduces reasonably well the time mean, variance and skewness of sea surface height; (2) the model biases in temperature and salinity show that while the mean properties follow expectations, the Pacific Water signature in the Beaufort Sea is weaker than observed; (3) the modelled freshwater content of the Arctic agrees well with observational estimates; (4) the distribution and volume of the sea ice are shown to be improved in the latest hindcast due to modifications to the drag coefficients and to some degree to the ice thickness distribution available in CICE; (5) nonetheless, the model still overestimates the ice drift and ice thickness in the Beaufort Gyre.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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