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On the Role of Wind-Driven Sea Ice Motion on Ocean Ventilation

2002· article· en· W2054858626 sur OpenAlexafffund
Oleg A. Saenko, Andreas Schmittner, Andrew J. Weaver

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Oceanography · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésGeologySea iceClimatologyOceanographyMeteorologyEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulations with a coupled ocean-atmosphere-sea ice model are used to investigate the role of wind-driven sea ice motion on ocean ventilation. Two model experiments are analyzed in detail: one including and the other excluding wind-driven sea ice transport. Model-simulated concentrations of chlorofluorocarbons (CFCs) are compared with observations from the Weddell Sea, the southeastern Pacific, and the North Atlantic. The authors show that the buoyancy fluxes associated with sea ice divergence control the sites and rates of deep- and intermediate-water formation in the Southern Ocean. Divergence of sea ice along the Antarctic perimeter facilitates bottom-water formation in the Weddell and Ross Seas. Neglecting wind-driven sea ice transport results in unrealistic bottom- water formation in Drake Passage and too-strong convection along the Southern Ocean sea ice margin, whereas convection in the Weddell and Ross Seas is suppressed. The freshwater fluxes implicitly associated with sea ice export also determine the intensity of the gyre circulation and the rate of downwelling in the Weddell Sea. In the North Atlantic, the increased sea ice export from the Arctic weakens and shallows the meridional overturning cell. This results in a decreased surface flux of CFCs around 65degreesN by about a factor of 2. At steady state, convection in the North Atlantic is found to be less affected by the buoyancy fluxes associated with sea ice divergence when compared with that in the Southern Ocean.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations42
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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