Holocene temperature trends in the extratropical Northern Hemisphere based on inter‐model comparisons
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Large uncertainties exist in Holocene climate estimates, especially for the early Holocene when large‐scale reorganization occurred in the climate system. To improve our understanding of these uncertainties, we compare four Holocene simulations performed with the LOVECLIM, CCSM3, HadCM3 and FAMOUS climate models. The simulations are generally consistent for the large‐scale Northern Hemisphere extratropics, while the multi‐simulation consistencies are heterogeneous on the sub‐continental scale. Consistently simulated temperature trends are found in Greenland, northern Canada, north‐eastern and north‐western Europe, and central‐west Siberia. These Holocene temperatures show a pattern of an early Holocene warming, mid‐Holocene warmth and gradual decrease towards the pre‐industrial in winter, and the extent of early Holocene warming varies spatially, with 9 °C warming in northern Canada compared with 3 °C warming in central‐west Siberia. In contrast, mismatched temperatures are detected: in Alaska, the warm early Holocene winter in LOVECLIM primarily results from strongly enhanced southerly winds induced by the ice sheets; in eastern Siberia, the intense early‐Holocene summer warmth anomaly in CCSM3 is caused by large negative albedo anomalies due to overestimated snow cover at 0 ka; in the Arctic, cool winter conditons in FAMOUS can be attributed to extensive sea ice coverage probably due to simplified sea ice representations. Thus, the Holocene temperature trends in these regions remain inconclusive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».