MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2150065186 · doi:10.1029/2004gl021089

Relationship between atmospheric circulation and winter precipitation δ<sup>18</sup>O in central New York State

2004· article· en· W2150065186 sur OpenAlexaff
Adam Burnett, Henry T. Mullins, William P. Patterson

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésPrecipitationAtmospheric circulationClimatologyLow-pressure areaEnvironmental scienceCirculation (fluid dynamics)Atmospheric pressureAtmospheric sciencesGeologyMeteorologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxygen isotope values of meteoric precipitation (δ18O) are strongly influenced by water vapor source and trajectory history, and can therefore be used as a tool for the reconstruction of atmospheric circulation. However, this approach requires an understanding of how differing patterns of atmospheric circulation influence precipitation δ18O. This study examines the relationship between atmospheric circulation and winter precipitation δ18O in central New York State. Circulation back trajectories, weather maps, and δ18O values for 132 precipitation samples were examined to determine the circulation type for each event. Lake‐effect precipitation, which generated the lowest δ18O values, featured low pressure over New England and northwesterly flow over the Great Lakes. Events with the highest δ18O values were associated with low pressure north of New York and strong southerly flow within the warm sector. Less frequent were the Atlantic coastal and warm frontal overrunning events, both of which yielded relatively depleted precipitation.

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 enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,746

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations70
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetGroundwater and Isotope GeochemistryTravaux en français237 207