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Enregistrement W3106357389

The effect of ocean tides on a climate model simulation

2008· article· en· W3106357389 sur OpenAlexaffabout
Marc Mueller, Helmuth Haak, Johann Jungclaus, Maik Thomas

Notice bibliographique

RevueMax Planck Digital Library · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyClimate modelCurrent (fluid)Forcing (mathematics)OceanographyEnvironmental scienceSea surface temperatureOcean currentSea iceConvectionNorth Atlantic Deep WaterAtlantic Equatorial modeThermohaline circulationClimate changeGeologyMeteorologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We implemented an explicit forcing of the complete lunisolar tides into an ocean model which is part of a coupled atmosphere-hydrology-ocean-sea ice model. An ensemble of experiments with this climate model shows that the model is significantly affected by the induced tidal mixing and nonlinear interactions of tides with low frequency motion. The largest changes occur in the North Atlantic where the ocean current system gets changed on large scales. In particular, the pathway of the North Atlantic Current is modified resulting in improved sea surface temperature fields compared to the non-tidal run. These modifications are accompanied by a more realistic simulation of the convection in the Labrador Sea. The modification of sea surface temperature in the North Atlantic region leads to heat flux changes of up to 50 W/m2. The climate simulations indicate that an improvement of the North Atlantic Current has implications for the simulation of the Western European Climate, with amplified temperature trends between 1950 and 2000, which are closer to the observed trends. © 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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)0,006
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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