Recent Arctic ozone depletion: Is there an impact of climate change?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
After the well-reported record loss of Arctic stratospheric ozone of up to 38% in the winter 2010–2011, further large depletion of 27% occurred in the winter 2015–2016. Record low winter polar vortex temperatures, below the threshold for ice polar stratospheric cloud (PSC) formation, persisted for one month in January 2016. This is the first observation of such an event and resulted in unprecedented dehydration/denitrification of the polar vortex. Although chemistry–climate models (CCMs) generally predict further cooling of the lower stratosphere with the increasing atmospheric concentrations of greenhouse gases (GHGs), significant differences are found between model results indicating relatively large uncertainties in the predictions. The link between stratospheric temperature and ozone loss is well understood and the observed relationship is well captured by chemical transport models (CTMs). However, the strong dynamical variability in the Arctic means that large ozone depletion events like those of 2010–2011 and 2015–2016 may still occur until the concentrations of ozone-depleting substances return to their 1960 values. It is thus likely that the stratospheric ozone recovery, currently anticipated for the mid-2030s, might be significantly delayed. Most important in order to predict the future evolution of Arctic ozone and to reduce the uncertainty of the timing for its recovery is to ensure continuation of high-quality ground-based and satellite ozone observations with special focus on monitoring the annual ozone loss during the Arctic winter.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,001 |
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 découle