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Enregistrement W2150110149 · doi:10.1093/icesjms/fsp061

Sensitivity of thermohaline circulation to decadal and multidecadal variability

2009· article· en· W2150110149 sur OpenAlexaboutno aff
M. N. Lorenzo, J. J. Taboada, Isabel Iglesias

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtlantic multidecadal oscillationThermohaline circulationClimatologyEnvironmental scienceOceanographySea surface temperatureOcean currentGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lorenzo, M. N., Taboada, J. J., and Iglesias, I. 2009. Sensitivity of thermohaline circulation to decadal and multidecadal variability. – ICES Journal of Marine Science, 66: 1439–1447. In this paper, stochastic freshwater inputs with different variabilities are introduced into an Earth Model of Intermediate Complexity to study their effect on the behaviour of the thermohaline circulation (THC). The variability in the stochastic signal was set to be either decadal or multidecadal (70 years), based on intensity modulation of the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) phenomenon. The results demonstrate a weakening of the THC in both the decadal and the multidecadal cases. This weakening results in a reduction in air surface temperature, mainly in the North Atlantic. Moreover, the 500-mb stream function also weakens. This causes lower rainfall in Western Europe, except in the areas most influenced by the Gulf Stream. Sea surface temperature is reduced significantly in the area around Greenland, whereas sea surface salinity is reduced around Greenland and in the Gulf Stream, but increased in the Labrador Sea and in Hudson Strait. The latter effects are more marked in the case where the variability of the inputs is multidecadal. The main implication of these results is that the natural decadal or multidecadal variability in freshwater inputs could have noticeable effects on the fate of the THC, which may be superimposed on the effects of climate change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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