MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2024667166 · doi:10.1175/jcli-d-14-00228.1

Mechanisms of Multidecadal Atlantic Meridional Overturning Circulation Variability Diagnosed in Depth versus Density Space

2014· article· en· W2024667166 sur OpenAlexaboutno aff
Young‐Oh Kwon, Claude Frankignoul

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésOcean gyreShutdown of thermohaline circulationThermohaline circulationClimatologyAtlantic multidecadal oscillationGeologyNorth Atlantic Deep WaterOceanographyOcean currentSubtropics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multidecadal variability of the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) is examined based on a comparison of the AMOC streamfunctions in depth and in density space, in a 700-yr present-day control integration of the fully coupled Community Climate System Model, version 3. The commonly used depth-coordinate AMOC primarily exhibits the variability associated with the deep equatorward transport that follows the changes in the Labrador Sea deep water formation. On the other hand, the density-based AMOC emphasizes the variability associated with the subpolar gyre circulation in the upper ocean leading to the changes in the Labrador Sea convection. Combining the two representations indicates that the ~20-yr periodicity of the AMOC variability in the first half of the simulation is primarily due to an ocean-only mode resulting from the coupling of the deep equatorward flow and the upper ocean gyre circulation near the Gulf Stream and North Atlantic Current. In addition, the density-based AMOC reveals a gradual change in the deep ocean associated with cooling and increased density, which is likely responsible for the transition of AMOC variability from strong ~20-yr oscillations to a weaker red noise–like multidecadal variability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of ClimateMême sujetOceanographic and Atmospheric ProcessesTravaux en français237 207