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Enregistrement W2916402424 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-3571

Total ozone loss during the 2019/20 Arctic winter and comparison to previous years

2020· preprint· en· W2916402424 sur OpenAlexaff
F. Goutail, Jean‐Pierre Pommereau, Andréa Pazmiño, Franck Lefèvre

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzoneArcticEnvironmental scienceThe arcticAtmospheric sciencesMeteorologyClimatologyGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amplitude of ozone depletion in the Arctic is monitored every year since 1990 by comparison between total ozone measurements of SAOZ / NDACC UV-Vis spectrometers deployed in the Arctic and 3-D chemical transport model simulations in which ozone is considered as a passive tracer. When SAOZ measurements are missing for various reasons, lack of sunlight, station closed or instrument failure, they are replaced since 2017 by IASI/Metop overpasses above the station. These measurements in the thermal Infrared are available all year around, at all latitudes even in the polar night. IASI data have been compared to SAOZ and to 3-D CTM REPROBUS and the agreement is better than 3% at the latitude of the polar circle. The method allows determining the evolution of the daily rate of the ozone destruction and the amplitude of the cumulative loss at the end of the winter. The amplitude of the destruction varies between 0-10% in relatively warm and short vortex duration years up to 25-39% in colder and longer ones. Since a strong and large vortex centred at the North Pole, PSCs and activated chlorine are still present at all levels in the lower stratosphere on January 9, 2020, there is a good probability that a significant O3 loss may happen in 2020. But since, as shown by the unprecedented depletion of 39% in 2010/11, the loss depends on the vortex duration, strength and possible re-noxification, it is difficult to predict in advance the amplitude of the cumulative loss at the end of the winter. Shown in this presentation will be the evolution of ozone loss and re-noxification in the Arctic vortex during the winter 2019/20 compared to previous winters and REPROBUS and SLIMCAT CTM simulations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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