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Enregistrement W3170344171 · doi:10.5194/egusphere-egu21-8846

Modelling landfast sea ice and its influence on ocean-ice interactions in the area of the Totten Glacier, East Antarctica

2021· article· en· W3170344171 sur OpenAlexaff
Guillian Van Achter, Thierry Fichefet, Hugues Goosse, Charles Pelletier, Jean Sterlin, Pierre-Vincent Huot, Jean‐François Lemieux, Alexander Fraser, Richard Porter-Smith, Konstanze Haubner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensGDG EnvironnementEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce shelfSea iceGeologyOceanographyIcebergAntarctic sea iceGlacierFast iceClimatologyArctic ice packCryosphereGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Totten Glacier in East Antarctica is of major climate interest because of the large fluctuation of its grounding line and of its potential vulnerability to climate change. The ocean above the continental shelf in front of the Totten ice shelf exhibits large extents of landfast sea ice with low interannual variability. Landfast sea ice is mostly not or sole crudely represented in current climate models. These models are potentially omitting or misrepresenting important effects related to this type of sea ice, such as its influence on coastal polynya locations. Yet, the impact of the landfast sea ice on the ocean – ice shelf interactions is poorly understood. Using a series of high-resolution, regional NEMO-LIM-based experiments including an explicit treatment of ocean – ice shelf interactions over the years 2001-2010, we simulate a realistic landfast sea ice extent in the area of Totten Glacier through a combination of a sea ice tensile strength parameterisation and a grounded iceberg representation. We show that the presence of landfast sea ice impacts seriously both the location of coastal polynyas and the ocean mixed layer depth along the coast, in addition to favouring the intrusion of mixed Circumpolar Deep Water into the ice shelf cavities. Depending on the local bathymetry and the landfast sea ice distribution, landfast sea ice affects ice shelf cavities in different ways, either by increasing the ice melt (+28% for the Moscow University ice shelf) or by reducing its seasonal cycle (+10% in March-May for the Totten ice shelf). This highlights the importance of including an accurate landfast sea ice representation in regional and eventually global climate models

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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