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Enregistrement W3009979743 · doi:10.1007/s00382-020-05191-9

Characteristics of stratospheric polar vortex fluctuations associated with sea ice variability in the Arctic winter

2020· article· en· W3009979743 sur OpenAlexaboutno aff
Jinju Kim, Kwang‐Yul Kim

Notice bibliographique

RevueClimate Dynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPolar vortexClimatologySea iceArctic oscillationArctic ice packGeologyArctic sea ice declineArcticArctic geoengineeringArctic dipole anomalyOceanographyCryosphereStratosphereEnvironmental scienceAtmospheric sciencesAntarctic sea iceNorthern Hemisphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The leading two modes of winter (November–February) Arctic sea ice cover variability and their linkage to stratospheric polar vortex variations are analyzed based on the cyclostationary EOF techniques. The first mode represents an accelerating trend of Arctic sea ice decline associated with Arctic amplification, particularly in the Barents and Kara Seas. The second mode is associated with decadal-scale phase shifts of dipole sea ice anomalies in the North Atlantic caused by NAO circulation. The first two modes of sea ice variability represent respectively a forced climate change and internal variability, and result in temporally and spatially distinct stratospheric polar vortex weakening. Sea ice reduction in the Barents and Kara Seas for the first mode is linked to a stratospheric vortex weakening during mid January–late February. The second mode with the dipole structure of positive sea ice anomalies in the Barents and Greenland Seas and negative anomalies in the Hudson Bay and Labrador Sea is related to a stratospheric vortex weakening during December–early February. The spatial evolutionary structure of anomalous polar vortex also exhibits differences between the two modes. When stratospheric anomalies are fully developed, stratospheric vortex is shifted to Eurasia in the first mode and to Europe in the second mode.

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)0,001
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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