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Enregistrement W2802204971 · doi:10.1175/jcli-d-17-0629.1

The Effect of Arctic Freshwater Pathways on North Atlantic Convection and the Atlantic Meridional Overturning Circulation

2018· article· en· W2802204971 sur OpenAlexaboutno aff
He Wang, Sonya Legg, Robert Hallberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésShutdown of thermohaline circulationNorth Atlantic Deep WaterOceanographyThermohaline circulationClimatologyGeologyArcticAtlantic multidecadal oscillationClimate modelDeep convectionGulf StreamOcean currentConvectionNorth Atlantic oscillationClimate changeGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the relative roles of the Arctic freshwater exported via different pathways on deep convection in the North Atlantic and the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC). Deep water feeding the lower branch of the AMOC is formed in several North Atlantic marginal seas, including the Labrador Sea, Irminger Sea, and the Nordic seas, where deep convection can potentially be inhibited by surface freshwater exported from the Arctic. The sensitivity of the AMOC and North Atlantic to two major freshwater pathways on either side of Greenland is studied using numerical experiments. Freshwater export is rerouted in global coupled climate models by blocking and expanding the channels along the two routes. The sensitivity experiments are performed in two sets of models (CM2G and CM2M) with different control simulation climatology for comparison. Freshwater via the route east of Greenland is found to have a larger direct impact on Labrador Sea convection. In response to the changes of freshwater route, North Atlantic convection outside of the Labrador Sea changes in the opposite sense to the Labrador Sea. The response of the AMOC is found to be sensitive to both the model formulation and mean-state climate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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