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Enregistrement W2032856530 · doi:10.1080/07055900.2001.9649688

Arctic polar vortex variability in the Canadian middle atmosphere model

2001· article· en· W2032856530 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jason D. Chaffey, John C. Fyfe

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesPolar Knowledge Canada
Mots-clésOrographic liftPolar vortexStratosphereGravity waveClimatologyAtmospheric modelAtmospheric sciencesPolarArcticGeologyOrographyAtmosphere (unit)PhysicsMeteorologyGravitational waveOceanographyPrecipitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic polar vortex variability in the Canadian Middle Atmosphere Model (CMAM) is documented. Two integrations of the CMAM are compared to assess the effects of parametrized non‐orographic gravity waves on the frequency and timing of stratospheric sudden warmings (SSWs), as well as on the potential for polar stratospheric cloud (PSC) formation. The first integration does not include parametrized non‐orographic gravity waves while the second integration does. The first integration captures the basic features of the observed northern hemisphere (NH) winter circulation although the polar night jet (PNJ) is significantly too weak and poleward shifted. Together with the weaker than observed PNJ are SSWs that occur too often and too early, resulting in an unrealistically low early to mid‐winter potential for PSC formation. Whereas, by design, the inclusion of parametrized non‐orographic gravity waves in the second integration significantly improves the southern hemisphere (SH) circulation, the strength of the NH PNJ is further reduced relative to the first integration, and the SSW frequency and PSC formation potential further degraded. Finally, the synoptic evolution and wavebreaking signature of the simulated and observed SSW events are compared through the application of a composite high resolution contour advection algorithm.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,064

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations8
Publié2001
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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