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Enregistrement W4391817087 · doi:10.1029/2023jc020324

Drivers of Marine Heatwaves in the Arctic Ocean

2024· article· en· W4391817087 sur OpenAlexafffund
Benjamin Richaud, Xianmin Hu, Sofia Darmaraki, Katja Fennel, Youyu Lu, Eric C. J. Oliver

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundOcean Frontier InstituteArcticNet
Mots-clésEnvironmental scienceArcticHeat fluxClimatologySea iceClimate modelOceanographyAtmospheric sciencesClimate changeHeat transferGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Among the documented consequences of anthropogenic global warming are the increased frequency and duration of marine heatwaves in the global ocean. The literature dedicated to Arctic marine heatwaves corroborates those results, but fails to identify the heat sources and sinks. Because of the numerous feedbacks impacting polar regions, understanding the processes triggering and dissipating those extreme events is particularly important to predict their occurrence in a fast changing ocean. A three‐dimensional regional ice‐ocean numerical model is used to calculate a surface mixed layer heat budget and to investigate mechanisms generating and dissipating marine heatwaves. The majority of the marine heatwaves are onset by surface heat fluxes and decayed by bottom and surface heat fluxes. The dominant processes are spatially and seasonally heterogeneous: lateral heat flux can become the primary process when advecting heat anomalies at the main Arctic gateways or by triggering temperature extremes in winter. Using a Reynolds decomposition, it can be determined that the shoaling of the surface mixed layer induced by ice melt can significantly lengthen and intensify Arctic marine heatwaves. In winter, the analysis of marine heatwaves poses unique challenges, with the long term freshening of the Arctic inducing a positive trend of 0.1°C per decade for the freezing point. Arctic marine heatwaves are expected to keep increasing in duration and intensity due to the increased trend of the primary process, the surface heat flux, and their dissipation by bottom heat flux provides a pathway for heat from the atmosphere to the Arctic subsurface water masses.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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