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Enregistrement W3167647930 · doi:10.3390/jmse9060643

Spatial Variability and Trends of Marine Heat Waves in the Eastern Mediterranean Sea over 39 Years

2021· article· en· W3167647930 sur OpenAlexfundno aff
Omneya Ibrahim, Bayoumy Mohamed, Hazem Nagy

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésClimatologyHeat waveOceanographyEnvironmental scienceMediterranean seaSea surface temperatureMediterranean climateClimate changeGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine heatwaves (MHWs) can cause devastating impacts on marine life. The frequency of MHWs, gauged with respect to historical temperatures, is expected to rise significantly as the climate continues to warm. The MHWs intensity and count are pronounced with many parts of the oceans and semi enclosed seas, such as Eastern Mediterranean Sea (EMED). This paper investigates the descriptive spatial variability and trends of MHW events and their main characteristics of the EMED from 1982 to 2020 using Sea Surface Temperature (SST) data obtained from the National Oceanic and Atmospheric Administration Optimum Interpolation ([NOAA] OI SST V2.1). Over the last two decades, we find that the mean MHW frequency and duration increased by 40% and 15%, respectively. In the last decade, the shortest significant MHW mean duration is 10 days, found in the southern Aegean Sea, while it exceeds 27 days off the Israeli coast. The results demonstrate that the MHW frequency trend increased by 1.2 events per decade between 1982 and 2020, while the MHW cumulative intensity (icum) trend increased by 5.4 °C days per decade. During the study period, we discovered that the maximum significant MHW SST event was 6.35 °C above the 90th SST climatology threshold, lasted 7 days, and occurred in the year 2020. It was linked to a decrease in wind stress, an increase in air temperature, and an increase in mean sea level pressure.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations76
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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