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Enregistrement W2078862788 · doi:10.1088/1748-9326/9/7/074015

The surface impacts of Arctic stratospheric ozone anomalies

2014· article· en· W2078862788 sur OpenAlexfundno aff
Karen L. Smith, L. M. Polvani

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMet OfficeNational Science Foundation
Mots-clésStratosphereClimatologyNorthern HemisphereEnvironmental scienceOzone layerAnomaly (physics)OzoneAtmospheric sciencesArcticOzone depletionPrecipitationClimate modelTropospheric ozoneRange (aeronautics)Arctic oscillationTroposphereClimate changeGeologyOceanographyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Arctic stratosphere, total column ozone in the spring can vary, from year to year, by as much as 30%. This large interannual variability, however, is absent from many present-generation climate models, in which the prescribed seasonal cycle of stratospheric ozone includes, at best, smooth multi-decadal trends. We here investigate the extent to which interannual variability in Arctic stratospheric ozone is able to affect the surface climate of the Northern Hemisphere extratropics. We do this by contrasting pairs of model integrations with positive and negative springtime ozone anomalies, using a simple yet widely used climate model. For ozone anomaly amplitudes somewhat larger than the recent observed variability, we find a significant influence on the tropospheric circulation, and the surface temperatures and precipitation patterns. More interestingly, these impacts have very clear regional patterns—they are largest over the North Atlantic sector—even though the prescribed ozone anomalies are zonally symmetric. However, confirming other studies, for ozone anomaly amplitudes within the observed range of the last three decades, our model experiments do not show statistically significant impacts at the surface.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations80
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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