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Enregistrement W2106143654 · doi:10.1175/jcli-d-14-00009.1

The Seasonality of Convective Events in the Labrador Sea

2014· article· en· W2106143654 sur OpenAlexaboutno aff
Hao Luo, Annalisa Bracco, Fan Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyConvectionForcing (mathematics)Convective mixingGeologyClimate modelBoundary currentSea surface temperatureAtmospheric sciencesOcean currentEnvironmental scienceClimate changeOceanographyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modeling deep convection is a key challenge for climate science. Here two simulations of the Labrador Sea circulation obtained with the Regional Ocean Modeling System (ROMS) run at a horizontal resolution of 7.5 km are used to characterize the response of convection to atmospheric forcing and its seasonal variability over the period 1980–2009. The integrations compare well with the sparse observations available. The modeled convection varies in three key aspects over the 30 years considered. First, its magnitude changes greatly at decadal scales. This aspect is supported by the in situ observations. Second, the initiation and peak of convection (i.e., initiation and maximum) shift by 2–3 weeks between strong and weak convective years. Third, the duration of convection varies by approximately one month between strong and weak years. The last two changes are associated with the variability of the time-integrated surface heat fluxes over the Labrador Sea during winter and spring, while the first results from changes in both atmospheric heat fluxes and oceanic conditions through the lateral inflow of warm Irminger Water from the boundary current system to the basin interior. Changes in surface heat fluxes over the convective region are linked to large-scale modes of variability, the North Atlantic Oscillation and Arctic Oscillation. Implications for modeling the climate variability of the Labrador basin are discussed.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

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 savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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