MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120438787 · doi:10.1080/07055900.2020.1855409

Seasonality in the Vertical Structure of Long-Term Temperature Trends Over North America

2021· article· en· W3120438787 sur OpenAlexvenueaboutno aff
N. Thomas, Sumant Nigam, Vishal Ravi

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Defense Science and Engineering Graduate
Mots-clésSeasonalityClimatologyTroposphereEnvironmental scienceTropopauseStratosphereAtmospheric sciencesRadiosondeBorealGlobal warmingClimate changeGeographyGeologyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface warming of northern continents during the twentieth century is not uniform across seasons. Surface warming is particularly pronounced over northwestern Canada, where winter trends are much larger than summer ones. The upper-air temperature trends over the region are analyzed in three radiosonde datasets from 1958 to 2012 to assess their seasonal structure. The seasonal variation of upper-air trends can provide insights into the dynamical and thermodynamical processes generating these trends, including warming at the surface. The focus is not on the canonical structure of secular (i.e., long-term) trends—tropospheric warming and stratospheric cooling—but its seasonal variation. We find the boreal winter-minus-summer difference in trends over northwestern Canada to be positive and large in the lower troposphere (p ≳ 500 hPa) and lower stratosphere (50 hPa ≲ p ≲ 150 hPa); it is largest at the surface and smallest at the tropopause. The decreasing seasonality of the tropospheric trend with height supports the attribution of the notable seasonality of surface warming in this region to both land–surface–hydroclimate interactions and changes in winter circulation. In the lower stratosphere, a cooling trend is evident in all seasons, not unexpectedly, but a pronounced seasonality is again apparent, with the strongest cooling in summer. The near-zero trend tropopause region is a rare point of confluence for seasonal trends.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0070,000

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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueATMOSPHERE-OCEANMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207