MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2142664760 · doi:10.5194/cp-9-1629-2013

The Holocene thermal maximum in the Nordic Seas: the impact of Greenland Ice Sheet melt and other forcings in a coupled atmosphere–sea-ice–ocean model

2013· article· en· W2142664760 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Blaschek, H. Renssen

Notice bibliographique

RevueClimate of the past · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésGreenland ice sheetHoloceneIce sheetGeologyClimatologyOceanographyHolocene climatic optimumProxy (statistics)Climate changeIce-sheet modelGlacial periodClimate modelLast Glacial MaximumSea iceCryosphereAntarctic sea iceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The relatively warm early Holocene climate in the Nordic Seas, known as the Holocene thermal maximum (HTM), is often associated with an orbitally forced summer insolation maximum at 10 ka BP. The spatial and temporal response recorded in proxy data in the North Atlantic and the Nordic Seas reveals a complex interaction of mechanisms active in the HTM. Previous studies have investigated the impact of the Laurentide Ice Sheet (LIS), as a remnant from the previous glacial period, altering climate conditions with a continuous supply of melt water to the Labrador Sea and adjacent seas and with a downwind cooling effect from the remnant LIS. In our present work we extend this approach by investigating the impact of the Greenland Ice Sheet (GIS) on the early Holocene climate and the HTM. Reconstructions suggest melt rates of 13 mSv for 9 ka BP, which result in our model in an ocean surface cooling of up to 2 K near Greenland. Reconstructed summer SST gradients agree best with our simulation including GIS melt, confirming that the impact of the early Holocene GIS is crucial for understanding the HTM characteristics in the Nordic Seas area. This implies that modern and near-future GIS melt can be expected to play an active role in the climate system in the centuries to come.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations50
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClimate of the pastMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207