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Enregistrement W2803278217 · doi:10.5194/cp-15-493-2019

An energy balance model for paleoclimate transitions

2019· article· en· W2803278217 sur OpenAlexaff
Brady Dortmans, William F. Langford, Allan R. Willms

Notice bibliographique

RevueClimate of the past · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaleoclimatologyClimatologyGeologyArcticClimate changeClimate modelGlacial periodEnvironmental sciencePaleontologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A new energy balance model (EBM) is presented and is used to study paleoclimate transitions. While most previous EBMs only dealt with the globally averaged climate, this new EBM has three variants: Arctic, Antarctic and tropical climates. The EBM incorporates the greenhouse warming effects of both carbon dioxide and water vapour, and also includes ice–albedo feedback and evapotranspiration. The main conclusion to be inferred from this EBM is that the climate system may possess multiple equilibrium states, both warm and frozen, which coexist mathematically. While the actual climate can exist in only one of these states at any given time, the EBM suggests that climate can undergo transitions between the states via mathematical saddle-node bifurcations. This paper proposes that such bifurcations have actually occurred in Paleoclimate transitions. The EBM is applied to the study of the Pliocene paradox, the glaciation of Antarctica and the so-called warm, equable climate problem of both the mid-Cretaceous Period and the Eocene Epoch. In all cases, the EBM is in qualitative agreement with the geological record.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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