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Enregistrement W3161982823 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-12104

Mediterranean Marine heatwaves: On the comparison of the physical drivers behind the 2003 and 2015 events

2020· article· en· W3161982823 sur OpenAlexaff
Sofia Darmaraki, Samuel Somot, Robin Waldman, Florence Sevault, Pierre Nabat, Eric C. J. Oliver

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediterranean climateClimatologyOceanographyHindcastAdvectionMediterranean seaMediterranean BasinClimate changeEnvironmental scienceSea surface temperatureGeographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, an intensification of extreme warm temperature events, termed as marine heatwaves (MHWs), has been reported in the Mediterranean Sea, itself a “Hot Spot” region for climate change. In the summer of 2003, a major MHW occurred in the Mediterranean with abnormal surface temperature anomalies of 2-3 Cº persisting for over a month. In 2015, an undocumented but more intense summer MHW affected almost the entire Mediterranean Sea with regional temperatures anomalies reaching 4-5 Cº. Here, we apply a MHW detection algorithm for long-lasting and large-scale summer events, on the hindcast output of a fully-coupled regional climate model (RCSM). We first examine the spatial variability and temporal evolution of both the 2003 and 2015 events. Then a basin-scale analysis of the mixed layer heat budget during each MHW is performed. The ocean and atmospheric components’ contribution is investigated separately during the onset, peak, and decay phases of both events, in order to disentangle the dominant physical processes behind each event. On the large-scale, our results indicate a key role of the wind forcing and the air-sea heat fluxes, while advection processes become more important at local scales. This study provides a comparison of the underlying mechanisms behind the two most intense MHW detected in the Mediterranean Sea during the last decade, constituting key information for the marine ecosystems of the region.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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