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Enregistrement W2295152431 · doi:10.2172/1060008

Do Coupled Climate Models Correctly Simulate the Upward Branch of the Deep Ocean Global Conveyor?

2013· report· en· W2295152431 sur OpenAlexaffabout
Jorge L. Sarmiento, Stephanie M. Downes, Daniele Bianchi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral Circulation ModelClimatologyCirculation (fluid dynamics)UpwellingEarth system scienceClimate modelOcean currentMeteorologyOceanographyClimate changeGeographyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The large-scale meridional overturning circulation (MOC) connects the deep ocean, a major reservoir of carbon, to the other components of the climate system and must therefore be accurately represented in Earth System Models. Our project aims to address the specific question of the pathways and mechanisms controlling the upwelling branch of the MOC, a subject of significant disagreement between models and observational syntheses, and among general circulation models. Observations of these pathways are limited, particularly in regions of complex hydrography such as the Southern Ocean. As such, we rely on models to examine theories of the overturning circulation, both physically and biogeochemically. This grant focused on a particular aspect of the meridional overturning circulation (MOC) where there is currently significant disagreement between models and observationally based analyses of the MOC, and amongst general circulation models. In particular, the research focused on addressing the following questions: 1. Where does the deep water that sinks in the polar regions rise to the surface? 2. What processes are responsible for this rise? 3. Do state-of-the-art coupled GCMs capture these processes? Our research had three key components: observational synthesis, model development and model analysis. In this final report we outline the key results from these areas of research for the 2007 to 2012 grant period. The research described here was carried out primarily by graduate student, Daniele Bianchi (now a Postdoc at McGill University, Canada), and Postdoc Stephanie Downes (now a Research Fellow at The Australian national University, Australia). Additional support was provided for programmers Jennifer Simeon as well as Rick Slater.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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