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Enregistrement W2168419907 · doi:10.1029/2003jc001924

A coupled ice‐ocean modeling study of the northwest Atlantic Ocean

2004· article· en· W2168419907 sur OpenAlexaffabout
Sheng Zhang, Jinyu Sheng, Richard J. Greatbatch

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceGeologyForcing (mathematics)ClimatologyDrift iceSea ice thicknessAtmosphere (unit)Ocean currentSea ice concentrationOcean dynamicsArctic ice packOceanographyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A coupled ice‐ocean modeling system is developed for the northwest Atlantic Ocean based on the second version of the Los Alamos sea ice model and a regional ocean circulation model. The coupled ice‐ocean system differs from other coupled systems for the same region mainly in two ways. First, the semi‐prognostic method suggested by Sheng et al. [2001] is used in the ocean component. This method adjusts the momentum equation of the ocean component to reduce drift of the modeled ocean state, allowing us to carry out a multiyear simulation. Second, the sea ice component uses the elastic‐viscous‐plastic ice rheology developed by Hunke and Dukowicz [1997] and Winton's [2000] three‐layer thermodynamics. The coupled system is forced by climatological monthly mean atmospheric forcing at the atmosphere/ocean, atmosphere/ice interface, and oceanic forcing at the model open boundaries. The system is integrated for 3 years. Model results from the third year compare favorably with the observations in the region. The coupled system reproduces reasonably well the phase and magnitude of the annual cycle of sea ice. We demonstrate the effect of the ice heat capacity, previously unaccounted for in earlier model results of this region, in delaying the springtime sea‐ice melt on the Labrador and Newfoundland Shelves.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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