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Enregistrement W2093836617 · doi:10.1029/2000gl012121

Warming asymmetry in climate change simulations

2001· article· en· W2093836617 sur OpenAlexaff
Gregory M. Flato, G. J. Boer

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorthern HemisphereClimatologySouthern HemisphereGlobal warmingLatitudeClimate changeAsymmetryEnvironmental scienceClimate modelSea iceEffects of global warming on oceansEffects of global warmingOcean heat contentAtmospheric sciencesSea surface temperatureOceanographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change simulations made with coupled global climate models typically show a marked hemispheric asymmetry with more warming in the northern high latitudes than in the south. This asymmetry is ascribed to heat uptake by the ocean at high southern latitudes. A recent version of the CCCma climate model exhibits a much more symmetric warming, compared to an earlier version, and agrees somewhat better with observed 20th century trends. This is associated with an improved parameterization of ocean mixing which results in a decrease in heat penetration into the Southern Ocean, in accord with earlier ocean‐only and simple coupled model investigations. The global average warming and the net penetration of heat into the global ocean (and hence its thermal expansion) are essentially unchanged. Observed trends in sea‐ice extent over the past two decades exhibit hemispheric asymmetry with a statistically significant decrease in northern but not in southern ice cover. Both model versions are consistent with these observations implying that observed ice extent is not yet an indicator of asymmetry in future global warming. Taken together, these results suggest that southern hemisphere climate warming at a rate comparable to that in the northern hemisphere should be considered a realistic possiblity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations475
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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