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Enregistrement W2763159392 · doi:10.15356/2076-6734-2017-3-381-390

Influence of Atlantic on the warming and reduction of sea ice in the Arctic

2017· article· en· W2763159392 sur OpenAlexfundno aff
Г. В. Алексеев, Svetlana I. Kuzmina, Natalia Glok, A. E. Vyazilova, Н. Е. Иванов, Alexander Smirnov

Notice bibliographique

RevueJournal Ice and Snow · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic ResearchAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésClimatologyArctic ice packSea iceSea surface temperatureArctic sea ice declineArcticNorthern HemisphereLatitudeSea ice concentrationEnvironmental scienceOceanographyArctic dipole anomalyGeologyCryosphereAntarctic sea iceSea ice thickness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influence of anomalies of the sea surface temperature (SST) in low latitudes of the North Atlantic on the sea ice cover and the near-surface air temperature in the marine Arctic is discussed in the article. Data on the SST in the Atlantic Ocean from the HadISST dataset, climatic series of the water temperature at the section along the Kola meridian together with mean monthly data on the sea ice extent and the air surface temperature in the Maritime Arctic and the Northern hemisphere were analyzed. Multivariate cross-correlation analysis was applied to determine the maximum correlation coefficients between the SST anomalies, climate characteristics and their corresponding delays within time limits of 33 to 38 months. Existence of intimate link had been found between changes of the Atlantic SST in low latitudes and the sea ice extent in the Arctic with correlation coefficients up to 0.90 and delays up to 3 years. A mechanism of formation of the remote influence of low-latitude SST anomalies on the sea ice anomalies in the Arctic Ocean is proposed. The interpretation of this mechanism includes into consideration the interaction between atmospheric and oceanic circulation modes.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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