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Enregistrement W3033352911 · doi:10.1029/2020gl088833

Robust Longitudinally Variable Responses of the ITCZ to a Myriad of Climate Forcings

2020· article· en· W3033352911 sur OpenAlexafffund
Alyssa R. Atwood, Aaron Donohoe, David S. Battisti, Xiaojuan Liu, Francesco S. R. Pausata

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésClimatologyHadley cellForcing (mathematics)Intertropical Convergence ZoneOrbital forcingClimate modelClimate changeAtmospheric sciencesEnvironmental scienceGeologyExtratropical cycloneZonal and meridionalPhysicsPrecipitationMeteorologyGeneral Circulation ModelOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We evaluate the longitudinal variation in meridional shifts of the tropical rainbelt in response to natural and anthropogenic forcings using a large suite of coupled climate model simulations. We find that the energetic framework of the zonal mean Hadley cell is generally not useful for characterizing shifts of the rainbelt at regional scales, regardless of the characteristics of the forcing. Forcings with large hemispheric asymmetry such as extratropical volcanic forcing, meltwater forcing, and the Last Glacial Maximum give rise to robust zonal mean shifts of the rainbelt; however, the direction and magnitude of the shift vary strongly as a function of longitude. Even the Pacific rainband does not shift uniformly under any forcing considered. Forcings with weak hemispheric asymmetry such as CO 2 and mid‐Holocene forcing give rise to zonal mean shifts that are small or absent, but the rainbelt does shift regionally in coherent ways across models that may have important dynamical consequences.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations69
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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