MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2345234563 · doi:10.1002/2016gl068513

A major increase in winter snowfall during the middle Holocene on western Greenland caused by reduced sea ice in Baffin Bay and the Labrador Sea

2016· article· en· W2345234563 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth K. Thomas, Jason P. Briner, John J. Ryan‐Henry, Yongsong Huang

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésHoloceneBayOceanographySnowSea iceArcticGeologyArctic ice packClimatologyCryospherePrecipitationGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Precipitation is predicted to increase in the Arctic as temperature increases and sea ice retreats. Yet the mechanisms controlling precipitation in the Arctic are poorly understood and quantified only by the short, sparse instrumental record. We use hydrogen isotope ratios (δ 2 H) of lipid biomarkers in lake sediments from western Greenland to reconstruct precipitation seasonality and summer temperature during the past 8 kyr. Aquatic biomarker δ 2 H was 100‰ more negative from 6 to 4 ka than during the early and late Holocene, which we interpret to reflect increased winter snowfall. The middle Holocene also had high summer air temperature, decreased early winter sea ice in Baffin Bay and the Labrador Sea, and a strong, warm West Greenland Current. These results corroborate model predictions of winter snowfall increases caused by sea ice retreat and furthermore suggest that warm currents advecting more heat into the polar seas may enhance Arctic evaporation and snowfall.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations81
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207