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Enregistrement W2792972033 · doi:10.1038/s41598-018-22534-z

Atlantic deep water circulation during the last interglacial

2018· article· en· W2792972033 sur OpenAlexfundno aff
Yiming Luo, Jerry Tjiputra, Chuncheng Guo, Zhongshi Zhang, Jörg Lippold

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBjerknessenteret for klimaforskning, Universitetet i BergenUniversitetet i BergenNorges ForskningsrådDalhousie University
Mots-clésGeologyWater massOceanographyStructural basinNorth Atlantic Deep WaterAntarctic Bottom WaterOcean currentClimate changeDeep waterInterglacialClimatologyProxy (statistics)PaleontologyGlacial period

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) evolved during crucial past geological periods is important in order to decipher the interplay between ocean dynamics and global climate change. Previous research, based on geological proxies, has provided invaluable insights into past AMOC changes. However, the causes of the changes in water mass distributions in the Atlantic during different periods remain mostly elusive. Using a state-of-the-art Earth system model, we show that the bulk of NCW in the deep South Atlantic Ocean below 4000 m migrated from the western basins at 125 ka to the eastern basins at 115 ka, though the AMOC strength is only slightly reduced. These changes are consistent with proxy records, and it is mainly due to more penetration of the AABW at depth at 115 ka, as a result of a larger density of AABW formed at 115 ka. Our results show that depth changes in regional deep water pathways can result in large local changes, while the overall AMOC structure hardly changes. Future research should thus be careful when interpreting single proxy records in terms of large-scale AMOC changes, and considering variability of water-mass distributions on sub-basin scale would give more comprehensive interpretations of sediment records.

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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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