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Enregistrement W3043441011

Holocene Northern Hemisphere sea-ice distribution - proxy data reconstruction and modelling

2016· article· en· W3043441011 sur OpenAlexaboutno aff
Marit‐Solveig Seidenkrantz, Anne de Vernal, Hugues Goosse, François Klein, Sandrine Solignac, Nicolas Van Nieuwenhove, Christof Pearce, Beth Caissie, Simon Belt, Longbin Sha, Ruediger Stein, Marc Macias‐Fauria, L. H. DeNinno

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoloceneProxy (statistics)Northern HemisphereClimatologyGeologyOceanographySea icePhysical geographyGeographyStatisticsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A strikingly fast decrease of Arctic sea-ice cover has been recorded for the instrumental period and attributed to anthropogenic climate change, but little is known about natural sea-ice variability. Hence, there is a need for longer sea-ice time series to establish a baseline for natural Arctic sea-ice variability. We compiled 120 proxy-based sea-ice reconstructions from the Arctic Ocean and subarctic marginal seas to evaluate the stability/variability of sea-ice cover during the Holocene. The reconstructions are primarily based on published data combined with a few yet-unpublished records of biological (diatoms, dinoflagellate cysts, foraminifera, ostracods), sedimentological (IRD), and biogeochemical (IP25, PIP25, TOC) sea-ice indicators. Each indicator and record has been interpreted independently. We present all data as long-term annual means (months of sea ice per year). Sea-ice reconstructions are grouped into these classes: perennial (11-12 month/yr), dense (6-10 m/yr), common (1-6 m/yr), occasional (0.1-1 m/yr), rare (almost never) and absent (never). Further, reconstructions are made for the time slices 0-2 cal. ka (BP), 2-4 ka, 4-6 ka, 6±0.5 ka, 6-8 ka and 8-10 ka. Our study shows that winter sea ice was present during the entire Holocene, but summer sea ice may have been somewhat reduced in some areas during the Holocene Climate Optimum (10-6 ka), with variations between basins. In the Nordic Seas and N Atlantic minimum sea-ice conditions are seen 10-6 ka, whereas in the eastern Labrador Sea minimum sea-ice occurred 6-4 ka. Since ~4 ka sea-ice cover has increased, especially in the most recent millennia. Changes are subtle, however, but nonetheless consistent. The Pacific sector of the Arctic (Bering, Chukchi, Beaufort, Laptev, Okhotsk seas) shows less variability during the Holocene, though it is noted that these records have poorer age control and resolution than those from the Atlantic sector. It is noteworthy that, within the available temporal resolution, our data indicate that sea ice was present in the Arctic throughout the Holocene and that no longer periods of absence of sea ice occurred. Our proxy data interpretations have been used to constrain model output using data assimilation in the LOVECLIM model, focusing on the period 6±0.5 ka. This period of warmer than present summer conditions can help to understand the dynamics of the system in a warmer world. As expected, data assimilation leads to an overall better agreement with the reconstructions, mainly because of changes in the simulated wind patterns. Overall, the model simulation suggests that during the Holocene Thermal Maximum sea ice distribution was controlled by a strong positive Northern Annular 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 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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,239

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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