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Enregistrement W2044150370 · doi:10.1029/2011jc007730

Continental constriction and oceanic ice‐cover thickness in a Snowball‐Earth scenario

2012· article· en· W2044150370 sur OpenAlexaff
Eli Tziperman, Dorian S. Abbot, Yosef Ashkenazy, Hezi Gildor, David Pollard, Christian Schoof, Daniel P. Schrag

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball EarthGeologyFlow (mathematics)Sea ice growth processesLead (geology)GeophysicsScalingClimatologyLatitudeSea iceMechanicsGeometryGeomorphologyDrift iceCryosphereGeodesyPhysicsGlacial periodMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice flow over a Snowball ocean was shown in recent years to be capable of very effectively homogenizing ice thickness globally. Previous studies all used local or one‐dimensional global (latitude‐only) models, formulated in a way that is difficult to extend to two‐dimensional global configuration. This paper uses a two‐dimensional global ice flow model to study the effects of continental constriction on ice flow and ice thickness in a Snowball‐Earth scenario using reconstructed Neoproterozoic landmass configuration. Numerical simulations and scaling arguments are used to show that various configurations of continents and marginal seas which are not represented by one dimensional models lead to large ice thickness variations, including narrow areas between sub‐continents and marginal seas whose entrance is constricted. This study ignores many known important factors such as thermodynamic, optical effects, dust and dust transport, and is therefore meant as a process study focusing on one specific effect, rather than a realistic simulation of Neoproterozoic ice thickness. The model formulation developed here generalizes and extends previous results in several ways, including the introduction of corrections due to spherical coordinates and lateral geometry. This study is therefore a step toward coupling Snowball ice flow models to general circulation ocean and atmospheric models and allowing a more quantitative simulation of Neoproterozoic Snowball ice thickness.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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