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Enregistrement W2076606187 · doi:10.1029/2004gl020714

The impact of Greenland's deglaciation on the Arctic circulation

2004· article· en· W2076606187 sur OpenAlexaboutno aff
Klaus Dethloff, Wolfgang Dorn, Annette Rinke, Klaus Fraedrich, Martina Junge, E. Roeckner, Veronika Gayler, Ulrich Cubasch, Jens Hesselbjerg Christensen

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticDeglaciationClimatologyArctic dipole anomalyAtmospheric circulationGeologyOceanographyPolar vortexArctic geoengineeringArctic sea ice declineEnvironmental scienceGeopotentialAtmospheric sciencesArctic ice packStratosphereHoloceneAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of Greenland's deglaciation on the atmospheric winter and summer circulation of the Arctic have been quantified with the high‐resolution regional atmospheric model HIRHAM4. Greenland's deglaciation exerts a pronounced influence on the atmospheric winter circulation of the Arctic. The land areas over Siberia and the Canadian archipelago are warmed by up to 5°C. Parts of the Atlantic and the Arctic Ocean are cooled by up to 3°C. A north‐eastward shift of the storm tracks occurs over the North Atlantic as well as an increase of synoptic activity over Alaska. The pronounced P‐E changes connected with shifts in the synoptic storm tracks during winter would have important consequences for the atmospheric freshwater input into the Arctic Ocean and the Nordic sea with the potential to cause variability in the Arctic Ocean dynamics on centennial to millennial time scales. The significant differences between simulations with and without Greenland result in a decrease of the geopotential height and a dominant barotropic response of the Arctic atmosphere. These changes correspond to an enhanced winter polar vortex and stratospheric conditions more favorable for large Arctic ozone losses.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations28
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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