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Enregistrement W3195808224 · doi:10.1029/2021gl094130

Polar Amplification in Idealized Climates: The Role of Ice, Moisture, and Seasons

2021· article· en· W3195808224 sur OpenAlexafffund
Nicole Feldl, Timothy M. Merlis

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCompute CanadaNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceIce-albedo feedbackSea iceClimatologyAlbedo (alchemy)Atmospheric sciencesSea ice thicknessLatent heatPolarMoistureCryosphereGeologyMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The drivers of polar amplification are investigated by isolating the role of sea‐ice processes, moist energy transport, and the seasonal cycle of insolation in two models, an energy balance model and an idealized general circulation model. Compared to a simple ice‐albedo feedback (temperature‐dependent surface albedo), the addition of thermodynamic‐ice processes and the seasonal cycle of insolation profoundly affects seasonal polar warming. Climatologically limited‐extent ice in the warm season permits only small increases in absorbed solar radiation, producing weak warming, while thick, cold ice in the cold season enables a large radiatively forced response. Despite this enhanced winter warming, the annual‐mean polar amplification is modestly reduced by thermodynamic‐ice processes. When latent heat transport is disabled, polar amplification is further reduced by a factor of 1.8 across the range of ice representations, suggestive of a nearly additive warming by ice and moist‐transport processes.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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