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Enregistrement W2283706440 · doi:10.1017/cbo9780511535888.007

Precipitation, net precipitation and river discharge

2005· book-chapter· en· W2283706440 sur OpenAlexaboutno aff
Mark C. Serreze, Roger G. Barry

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationArcticOceanographyArctic ice packSea iceWater cycleArchipelagoEnvironmental scienceDeep ocean waterSeawaterClimatologyGeologyGeographyMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overview One of the keys to understanding the Arctic climate system is the determination of freshwater transfers. As introduced in Chapter 2, the Arctic Ocean is characterized by a relatively fresh surface layer, primarily maintained, in relative order of importance, by river discharge, the import of low salinity seawater through the Bering Strait, and net precipitation over the Ocean itself. This freshwater surface layer allows sea ice to form readily. In turn, the major exports of freshwater are the ice and water fluxes exiting Fram Strait and through the Canadian Arctic Archipelago. “Following the water” through the atmospheric, terrestrial and oceanic branches of the Arctic hydrologic cycle, and assessing links between these fluxes and the global climate system is a vibrant area of research. But the problem cannot be tackled all at once. Here, we focus on a large, yet digestible piece – precipitation, net precipitation and river discharge to the Arctic Ocean. Aspects of the ocean branch will be examined as part of Chapter 7. One of the important issues reviewed there is the link between the Fram Strait ice and water flux and deep water formation in the North Atlantic. As is evident in Figure 2.25, mean annual precipitation over the Arctic ranges widely. There is also strong seasonality. Precipitation over the Atlantic sector exhibits a general maximum during the winter half of the year while elsewhere a warm season maximum is the rule.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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