MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1991661925 · doi:10.1175/jcli-d-12-00845.1

Examining Internal and External Contributors to Greenland Climate Variability Using CCSM3

2013· article· en· W1991661925 sur OpenAlexafffund
Heather Andres, W. R. Peltier

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of TorontoCompute CanadaGovernment of OntarioNuclear Waste Management Organization
Mots-clésNorth Atlantic oscillationAtlantic multidecadal oscillationClimatologyEnvironmental sciencePrecipitationClimate modelPaleoclimatologySea surface temperatureGeologyClimate changeOceanographyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Greenland climate variability is connected to internal and external sources of global climate forcing in six millennium simulations using Community Climate System Model, version 3. The external forcings employed are consistent with the protocols of Paleoclimate Modelling Intercomparison Project Phase 3. Many simulated internal climate modes are characterized over the years 850–1850, including the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC), the Atlantic multidecadal oscillation (AMO), the east Atlantic pattern (EA), the El Niño–Southern Oscillation, the North Atlantic Oscillation (NAO), the North Atlantic sea ice extent, and the Pacific decadal oscillation (PDO). Lagged correlation and multivariate regression methods connect Greenland temperatures and precipitation to these internal modes and external sources of climate variability. Greenland temperature and precipitation are found to relate most strongly to North Atlantic sea ice extent, the AMO, and the AMOC, that are themselves strongly interconnected. Furthermore, approximately half of the multidecadal variability in Greenland temperature and precipitation are captured through linear relationships with volcanic aerosol optical depth, solar insolation (including total solar irradiance and local orbital variability), the NAO, the EA, and the PDO. Relationships are robust with volcanic aerosol optical depth, solar insolation, and an index related to latitudinal shifts of the North Atlantic jet. Differences attributable to model resolution are also identified in the results, such as lower variability in the AMOC and Greenland temperature in the higher-resolution simulations. Finally, a regression model is applied to simulations of the industrial period to show that natural sources alone only explain the variability in simulated Greenland temperature and precipitation up to the 1950s and 1970s, respectively.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,276
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of ClimateMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207