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Enregistrement W4387460896 · doi:10.1080/07055900.2023.2264832

Assessment of Ocean Temperature Trends for the Scotian Shelf and Gulf of Maine Using 22 CMIP6 Earth System Models

2023· article· en· W4387460896 sur OpenAlexaffvenue
Zeliang Wang, David Brickman, B. J. W. Greenan, James R. Christian, Brendan DeTracey, Denis Gilbert

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesCollaborative Spine Research Foundation
Mots-clésSea surface temperatureClimatologyCoupled model intercomparison projectOceanographyEnvironmental scienceClimate systemPeriod (music)Climate modelClimate changeGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the results of 22 CMIP6 (Coupled Model Inter-comparison Project phase 6) Earth System Model (ESM) simulations for four regions on the Scotian Shelf and Gulf of Maine. A comparison between the historical simulations from the CMIP6 ESMs with observational sea surface and bottom temperature (SST, BT) data demonstrates that the eddy-permitting ESMs do not perform better than coarse-resolution non-eddy permitting models in terms of long-term trends. Eddy-permitting ESMs reduce model SST bias but not BT bias. In general, the 22 CMIP6 ESMs show limited skill for historical BT simulations in these shelf regions. Climate projections under ssp (Shared Socio-economic Pathways)245 and ssp370 for the 2020–2049 period suggest that the largest seasonal SST increase will occur in summer for both the Scotian Shelf and the Gulf of Maine. Under both climate scenarios, the SST of the Scotian Shelf (Gulf of Maine) increases by 1.2–1.8 °C (1.4–1.7 °C) for the 2040–2049 period relative to 1995–2014, and bottom temperature increases by 1.2–1.6°C (1.3–1.4 °C) for the same period. For SST, five models exhibit abnormally warm projections. The ESMs’ performance against observations suggest the SST changes are probably underestimated, while the BT changes are likely overestimated.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,590

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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