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Enregistrement W2105361124 · doi:10.1002/2014gl061313

Impact of Weddell Sea deep convection on natural and anthropogenic carbon in a climate model

2014· article· en· W2105361124 sur OpenAlexafffund
Raffaele Bernardello, I. Marinov, Jaime B. Palter, Eric D. Galbraith, Jorge L. Sarmiento

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchNatural Environment Research CouncilPrinceton University
Mots-clésEnvironmental scienceClimate changeConvectionClimatologyDeep seaClimate modelAtmospheric sciencesOceanographyDeep convectionCarbon fibersCarbon cycleGeologyMeteorologyEcosystemEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A climate model is used to investigate the influence of Weddell Sea open ocean deep convection on anthropogenic and natural carbon uptake for the period 1860–2100. In a three‐member ensemble climate change simulation, convection ceases on average by year 1981, weakening the net oceanic cumulative uptake of atmospheric CO 2 by year 2100 (−4.3 Pg C) relative to an ocean that has continued convection. This net weakening results from a decrease in anthropogenic carbon uptake (−10.1 Pg C), partly offset by an increase in natural carbon storage (+5.8 Pg C). Despite representing only 4% of its area, the Weddell Sea is responsible for 22% of the Southern Ocean decrease in total climate‐driven carbon uptake and 52% of the decrease in the anthropogenic component of oceanic uptake. Although this is a model‐specific result, it illustrates the potential of deep convection to produce an intermodel spread in future projections of ocean carbon uptake.

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 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 enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,814

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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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