Notice bibliographique
Résumé
Because animals and humans respond to seasonally and regionally varying climates, it is instructive to assess how much confidence we can have in regional projections of sea ice from the 20 models provided through the International Panel on Climate Change Fourth Assessment Report (AR4) process (IPCC 2007). Based on the selection of a subset models that closely simulate observed regional ice concentrations for 1979–1999, we find considerable evidence for loss of sea ice area of greater than 40% by 2050 in summer for the marginal seas of the Arctic basin. This conclusion is supported by consistency in the selection of the same models across different regions, and the importance of thinning ice and increased open water at mid‐century to the rate of ice loss. With less confidence, we find that the Bering, Okhotsk and Barents Seas have a similar 40% loss of sea ice area by 2050 in winter. Baffin Bay/Labrador shows little change compared to current conditions. These seasonal ice zones have large interannual/decadal variability in addition to trends. Large model‐to‐model differences were seen for the Kara/Laptev Seas and East Greenland. With a careful evaluation process, AR4 sea ice projections have some utility for use in assessing potential impacts over large Arctic subregions for a 2020–2050 time horizon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».