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Enregistrement W2153634200

State of the Arctic October 2006

2006· article· en· W2153634200 sur OpenAlexaboutno aff
J. Richter‐Menge, James E. Overland, Andrey Proshutinsky, V. Romanovsky, Lennart Bengtsson, Lawson W. Brigham, Mark B. Dyurgerov, Jean‐Claude Gascard, Sebastian Gerland, Rune Grand Graversen, C. HaHaas, Michael Kärcher, Peter Kuhry, James A Maslanik, Humfrey Melling, Wieslaw Maslowski, J. Morison, Donald K. Perovich, Rajmund Przybylak, Volker Rachold, Ignatius Rigor, A. I. Shiklomanov, Julienne Strœve, Donald M. Walker, John E. Walsh

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNOAA Pacific Marine Environmental LaboratoryNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésState (computer science)GeographyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This State of the Arctic Report presents a review of recent data by an international group of scientists who developed a consensus on the information content and reliability. The report highlights data primarily from 2000 to 2005 with a first look at winter 2006, providing an update to some of the records of physical processes discussed in the Arctic Climate Impact Assessment (ACIA, 2004, 2005). Of particular note: • Atmospheric climate patterns are shifting (Fig. 1). The late winter/spring pattern for 2000–2005 had new hot spots in northeast Canada and the East Siberian Sea relative to 1980–1999. Late winter 2006, however, shows a return to earlier climate patterns, with warm temperatures in the extended region near Svalbard. • Ocean salinity and temperature profiles at the North Pole and in the Beaufort Sea, which changed abruptly in the 1990s, show that conditions since 2000 have relaxed toward the pre-1990 climatology, although 2001–2004 has seen an increase in northward ocean heat transport through Bering Strait (Fig. 2), which is thought to impact sea ice loss. • Sea ice extent continues to decrease. The sea ice extent in September 2005 was the minimum observed in summer during the satellite era (beginning in 1979), marking an unprecedented series of extreme ice extent minima beginning in 2002 (Fig. 3). The sea ice extent in March 2006 was also the minimum observed in winter during the satellite era. • Tundra vegetation greenness increased, primarily due to an increase in the abundance of shrubs. Boreal forest vegetation greenness decreased, possibly due to drought conditions (Fig. 4). • There is increasing interest in the stability of the Greenland ice sheet. The velocity of outlet glaciers increased in 2005 relative to 2000 and 1995, but uncertainty remains with regard to the total mass balance. • Permafrost temperatures continue to increase. However, data on changes in the active layer thickness (the relatively thin layer of ground between the surface and permafrost that undergoes seasonal freezing and thawing) are less conclusive. While some of the sites show a barely noticeable increasing trend in the thickness of the active layer, most of them do not. • Globally, 2005 was the warmest year in the instrumental record (beginning in 1880), with the Arctic providing a large contribution toward this increase. Many of the trends documented in the ACIA are continuing, but some are not. Taken collectively, the observations presented in this report indicate that during 2000–2005 the Arctic system showed signs of continued warming. However, there are a few indications that certain elements may be recovering and returning to recent climatological norms (for example, the central Arctic Ocean and some wind patterns). These mixed tendencies further illustrate the sensitivity and complexity of the Arctic physical system. They underline the importance of maintaining and expanding efforts to observe and better understand this important component of the climate system to provide accurate predictions of its future state.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,020

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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