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Enregistrement W2136563179 · doi:10.1029/2005jf000293

Snow effect on North American ground temperatures, 1950–2002

2005· article· en· W2136563179 sur OpenAlexaboutno aff
M. G. Bartlett, David S. Chapman, Robert N. Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowSnow coverClimatologyNational weather serviceEnvironmental scienceClimate changeAir temperatureSnow lineWinter seasonPeriod (music)Atmospheric sciencesPhysical geographyGeologyMeteorologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in snow's influence on surface ground temperature (SGT) could create a bias in the borehole temperature record of climate change. Using a snow‐ground thermal model which predicts changes in the mean annual offset between SGT and surface air temperature (SAT), we calculate the response of SGT to changes in seasonal snow cover in North America from 1950 to 2002, the period for which comprehensive snow and air observations exist across the region. Daily snow and SAT observations come from the U.S. Historical Climatology Network, the Canadian Daily Climatic Dataset, and a set of National Weather Service cooperative stations in Alaska. For the period 1961–1990 the mean snow onset date in North America is 15 December, with mean snow cover duration of 81 days. There are no significant trends in either onset or duration from 1950 to 2002. Winter season air temperature, however, has warmed during this period, particularly from 1970 to 2002. The effect of the combination of a relatively stationary snow season with winter season SAT warming has been to diminish the mean annual SGT‐SAT offset by −0.05 K/decade over the past 30 years. This effect is most pronounced between 50° and 75°N in west central North America, coincident with the location of greatest winter season warming since 1970. Although comprehensive snow cover data do not exist prior to 1950, this analysis quantifies the changes in snow cover required to account for the difference between borehole temperature and multiproxy climate reconstructions.

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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,229

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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations63
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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