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Enregistrement W2076775203 · doi:10.5402/2012/142872

The Effects of Marine Cloud Brightening on Seasonal Polar Temperatures and the Meridional Heat Flux

2012· article· en· W2076775203 sur OpenAlexfundno aff
Ben Parkes, Alan Gadian, J. Latham

Notice bibliographique

RevueISRN Geophysics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilUniversity of CalgaryFund for Innovative Climate and Energy Research
Mots-clésEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Atmospheric sciencesPolarClimatologyCarbon dioxideCloud coverZonal and meridionalSea iceFlux (metallurgy)Climate modelClimate changeMeteorologyGeologyCloud computingOceanographyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine cloud brightening (MCB) is one of several proposed solar radiation management (SRM) geoengineering schemes designed to ameliorate some of the undesirable effects of climate change, for example polar ice loss and associated increased sea levels. Satellite measurements over the last 40 years show a general reduction in polar sea ice area and thickness which is attributed to climate change. In our studies, HadGEM1, a fully coupled climate model, is used to predict changes in surface temperatures and ice cover as a result of implementing MCB in a double carbon dioxide concentration atmosphere. The meridional heat flux (MHF) is the mechanism within the earth system for the transport of energy from tropical to polar regions. This poleward transport of heat in a double carbon dioxide atmosphere amplifies the effects in polar regions, where it has a significant impact on both temperatures and ice cover. The results from this work show that MCB is capable of roughly restoring control temperatures and ice cover (where control is defined as 440 ppm carbon dioxide, a predicted 2020 level) in a double carbon dioxide atmosphere scenario. This work presents the first results on the impact of MCB on the MHF and the ability of the MCB scheme to restore the MHF to a control level.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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