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Enregistrement W2904402432 · doi:10.1029/2018jc014036

Projected Freshening of the Arctic Ocean in the 21st Century

2018· article· en· W2904402432 sur OpenAlexaboutno aff
Qi Shu, Fangli Qiao, Zhenya Song, Jiechen Zhao, Xinfang Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFreshwater inflowOceanographyCoupled model intercomparison projectArcticSurface runoffSea iceEnvironmental sciencePrecipitationArctic geoengineeringFlux (metallurgy)Arctic ice packClimatologyGeologyClimate modelClimate changeSalinityAntarctic sea iceGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using state‐of‐the‐art models from the Coupled Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5), this study found the upper Arctic Ocean likely to freshen considerably in the future. Arctic Ocean average sea surface salinity is projected to decrease by 1.5 ± 1.1 psu, and the liquid freshwater column is projected to increase by 5.4 ± 3.8 m by the end of the 21st century under the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP8.5) scenario. Most freshening would occur in the Arctic Ocean basins, that is, the Canada, Makarov, and Amundsen basins. Anomalies in freshwater flux from sea ice melt, Bering Strait inflow, net precipitation (P‐E), river runoff, and freshwater through the Barents Sea Opening (BSO) would contribute to Arctic Ocean freshening. CMIP5 historical and RCP8.5 experiments showed that the respective projected contributions from BSO freshwater flux, river runoff, P‐E, and Bering Strait inflow are about 6.4, 5.0, 2.7, and 2.2 times the contribution from sea ice melt averaged throughout the 21st century. Contributions from sea ice melt and Bering Strait inflow would increase and then decrease gradually, while those from BSO freshwater flux, river runoff, and P‐E would increase continuously. The CMIP5 models are able to simulate the Arctic Ocean freshwater system more accurately than CMIP3 models. However, the simulated rate of increase of freshwater content (296 ± 232 km 3 /yr) is weaker than estimated (600 ± 300 km 3 /yr) based on observations (1992–2012). Moreover, the simulated BSO and Davis Strait freshwater fluxes still exhibit substantial intermodel spread and they differ considerably from observed values.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations71
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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