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Enregistrement W2902983894 · doi:10.1029/2018jc014525

The Role of Ocean Heat Transport in Rapid Sea Ice Declines in the Community Earth System Model Large Ensemble

2018· article· en· W2902983894 sur OpenAlexaff
Gabriel Auclair, Bruno Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceArctic sea ice declineArctic ice packOceanographyArcticGeologyClimatologyContinental shelfDrift ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many climate models, including the Community Earth System Model Large Ensemble (CESM‐LE), predict future rapid sea ice declines in the Arctic linked with anomalies in northward Ocean Heat Transport (OHT). Using CESM‐LE, we find that the partitioning of the poleward OHT between the different Arctic gates (Barents Sea Opening, BSO; Bering Strait; and Fram Strait) is key to this link with the rapid declines. Sixty‐four of the 79 rapid declines in CESM‐LE are correlated with the OHT anomalies through one of the gates. Rapid declines that happen earlier in the simulations when the sea ice covers the continental shelves are correlated with OHT anomalies. The interaction between OHT and sea ice happens mainly over continental shelves since most rapid declines are correlated with the BSO or Bering Strait OHTs and only a few with the Fram Strait OHT (often also correlated with BSO or Bering Strait OHTs). In most rapid declines not correlated with OHT, the September Sea Ice Extent (SIE) prior to the decline is smaller than the area covered by the deep basins. Those are associated with surface heat flux since the ice‐atmosphere heat fluxes are more strongly correlated with the sea ice concentrations over the deep basins than the ice‐ocean heat fluxes. Our results suggest that OHTs are causing rapid sea ice declines when the SIE is large enough to cover the continental shelves and that the atmosphere is the main driver when the initial SIE is located only over the deep basins.

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)0,007
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 enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations60
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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