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Enregistrement W2794206698 · doi:10.1002/2017jc013326

Extreme Marine Warming Across Tropical Australia During Austral Summer 2015–2016

2018· article· en· W2794206698 sur OpenAlexaff
Jessica A. Benthuysen, Eric C. J. Oliver, Ming Feng, Andrew G. Marshall

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of EnergyCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationAustralian GovernmentGreat Barrier Reef FoundationNational Computational Infrastructure
Mots-clésOceanographySea surface temperatureClimatologyArgoShortwave radiationCloud coverEnvironmental scienceLa NiñaGeologyEl Niño Southern Oscillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During austral summer 2015–2016, prolonged extreme ocean warming events, known as marine heatwaves (MHWs), occurred in the waters around tropical Australia. MHWs arose first in the southeast tropical Indian Ocean in November 2015, emerging progressively east until March 2016, when all waters from the North West Shelf to the Coral Sea were affected. The MHW maximum intensity tended to occur in March, coinciding with the timing of the maximum sea surface temperature (SST). Large areas were in a MHW state for 3–4 months continuously with maximum intensities over 2°C. In 2016, the Indonesian‐Australian Basin and areas including the Timor Sea and Kimberley shelf experienced the longest and most intense MHW from remotely sensed SST dating back to 1982. In situ temperature data from temperature loggers at coastal sites revealed a consistent picture, with MHWs appearing from west to east and peaking in March 2016. Temperature data from moorings, an Argo float, and Slocum gliders showed the extent of warming with depth. The events occurred during a strong El Niño and weakened monsoon activity, enhanced by the extended suppressed phase of the Madden‐Julian Oscillation. Reduced cloud cover in January and February 2016 led to positive air‐sea heat flux anomalies into the ocean, predominantly due to the shortwave radiation contribution with a smaller additional contribution from the latent heat flux anomalies. A data‐assimilating ocean model showed regional changes in the upper ocean circulation and a change in summer surface mixed layer depths and barrier layer thicknesses consistent with past El Niño events.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,162

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations191
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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