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Enregistrement W1997146064 · doi:10.1029/2005gl022462

Contrasting trends in North Atlantic deep‐water formation in the Labrador Sea and Nordic Seas during the Holocene

2005· article· en· W1997146064 sur OpenAlexaboutno aff
H. Renssen, Hugues Goosse, Thierry Fichefet

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekBelgian Federal Science Policy OfficeFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésNorth Atlantic Deep WaterOceanographyHoloceneGeologyAtlantic Equatorial modeArcticSea iceThermohaline circulationSurface waterClimatologyWater massForcing (mathematics)Circumpolar deep waterEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Holocene North Atlantic deep‐water formation is studied in a 9,000‐year long simulation with a coupled climate model of intermediate complexity, forced by changes in orbital forcing and atmospheric trace gas concentrations. During the experiment, deep‐water formation in the Nordic Seas is reduced due to an enhanced influx of sea ice from the Central Arctic, decreasing both surface salinity and density, whereas deep‐water formation in the Labrador Sea increases due to surface cooling. This leads to changes in the distribution of oceanic heat transported northwards by the Atlantic Ocean, with less heat released (−120 Wm−2 in February) in the Nordic Seas, amplifying the surface cooling and increasing the sea‐ice cover. In the Labrador Sea, the oceanic heat release increases slightly (+14 Wm−2), thus dampening locally the cooling trend. The overall Atlantic overturning strength remains constant throughout the experiment. Over the Nordic Seas, reduced evaporation contributes to the surface freshening.

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 seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations67
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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