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Enregistrement W3155105567 · doi:10.3390/e23040459

On Time Scales of Intrinsic Oscillations in the Climate System

2021· article· en· W3155105567 sur OpenAlexaff
Anastasios A. Tsonis, Geli Wang, Wenxu Lu, Sergey Kravtsov, Christopher Essex, Michael Asten

Notice bibliographique

RevueEntropy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesRussian Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMilankovitch cyclesProxy (statistics)Fourier analysisForcing (mathematics)ClimatologyScale (ratio)Fourier transformGeologyPhysicsStatistical physicsGeographyMathematicsStatisticsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proxy temperature data records featuring local time series, regional averages from areas all around the globe, as well as global averages, are analyzed using the Slow Feature Analysis (SFA) method. As explained in the paper, SFA is much more effective than the traditional Fourier analysis in identifying slow-varying (low-frequency) signals in data sets of a limited length. We find the existence of a striking gap from ~1000 to about ~20,000 years, which separates intrinsic climatic oscillations with periods ranging from ~60 years to ~1000 years, from the longer time-scale periodicities (20,000 year+) involving external forcing associated with Milankovitch cycles. The absence of natural oscillations with periods within the gap is consistent with cumulative evidence based on past data analyses, as well as with earlier theoretical and modeling studies.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
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