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Enregistrement W4312126895 · doi:10.1029/2022gl101197

Sensitivity of the Tropical Dust Cycle to Glacial Abrupt Climate Changes

2022· article· en· W4312126895 sur OpenAlexaff
Peter O. Hopcroft, Sylvain Pichat, Paul J. Valdes, Markus Kienast

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésClimatologyRadiative forcingForcing (mathematics)StadialGlacial periodEnvironmental scienceDeposition (geology)Anomaly (physics)Mineral dustAtmospheric sciencesLast Glacial MaximumClimate changeTropical AtlanticClimate modelGeologyRadiative transferOceanographySea surface temperaturePhysicsMeteorologyGeomorphologySedimentAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During abrupt climate changes of the last glacial period paleorecords show large amplitude changes in the dust cycle. We use Earth System model simulations to evaluate processes operating across these events. Idealized Heinrich stadial‐like simulations show a southwards migration of tropical rainfall that dries the Sahel and reduces wet deposition causing a widespread enhancement of tropical dust loading. However, several discrepancies with marine core dust deposition reconstructions are evident. Simulations with a more limited freshwater forcing (0.4 Sv instead of 1.0 Sv) and weaker cooling over the North Atlantic (less than 3°C) show a switch in sign of the stadial dust deposition anomaly in several regions, improving agreement with paleorecords. The simulated dust cycle therefore displays in places a non‐linear response to abrupt change. The global‐mean stadial dust radiative forcing in the more realistic simulations is around −0.2 to −0.6 W m−2 and so could represent an amplifying feedback during these events.

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)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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