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Enregistrement W1988699146 · doi:10.1139/e99-109

Mineral aerosols: a comparison of the last glacial maximum and preindustrial Holocene

2000· article· en· W1988699146 sur OpenAlexafffundvenueabout
M. C. Reader, Inez Fung, N. A. McFarlane

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Earth Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLast Glacial MaximumMineral dustHoloceneAtmospheric sciencesClimatologyIce coreGeologyPlumeAerosolEnvironmental scienceOceanographyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A passive mineral dust aerosol model based on source strengths deduced from polar ice core dust concentrations is introduced into the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) second-generation atmospheric general circulation model (GCMII) and used to compare features of the fine particle mineral dust aerosol in a last glacial maximum (LGM) simulation to those of a preindustrial Holocene (MOD) dust simulation. The resulting dust optical thickness is 8-16 times greater over most of the globe during the LGM. The model displays several seasonal characteristics observed in present-day satellite observations of dust, such as the summer maximum over the Arabian Sea and the seasonal north-south shift of the Sahara-Sahel plume. Both of these features are also present in the LGM simulation, though there are some noticeable differences in seasonal variation of dust between the last glacial maximum and the preindustrial Holocene. Since the simulated dust lifetimes are very similar for the MOD and LGM climates, it seems that increased LGM dust lifetime is not the major reason for the observed increase in dust concentration in polar ice cores during the LGM relative to the present.

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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,186

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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