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Enregistrement W4392581460 · doi:10.21203/rs.3.rs-3996420/v1

Effect of sea ice loss on Earth's energy budget depends on its spatial pattern

2024· preprint· en· W4392581460 sur OpenAlexaff
Chen Zhou, Qingming Wang, Ivy Tan, Lujun Zhang, Mark D. Zelinka, Minghuai Wang, Jonah Bloch‐Johnson

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNanjing UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésEnergy budgetEarth (classical element)Environmental scienceSea iceEnergy (signal processing)GeologyClimatologyMeteorologyGeographyStatisticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The global mean sea ice concentration (SIC) is decreasing under global warming, but the effect of SIC reduction on Earth’s energy budget remains uncertain. Here we show that SIC-induced radiation anomalies at the top of the atmosphere are sensitive to the location of SIC reduction in each season, and therefore the impact of SIC reductions on Earth’s energy balance depends on their spatial pattern. SIC-induced radiation anomalies warm the Earth system under CO2-induced long-term global warming, but the SIC-induced radiation anomalies during specific historical periods could counterintuitively even cool the Earth system if the SIC reduction occurs with certain spatial patterns. Idealized experiments indicate that SIC-induced surface warming is greater in the Arctic regions, resulting in a more negative Planck feedback. Global low cloud fraction responses to Arctic and Antarctic SIC reduction are also distinct, leading to more negative SIC-cloud feedback in some Arctic regions. As a result, SIC reduction in some Arctic regions induces negative Planck and cloud feedbacks that overwhelm the positive sea ice albedo feedback, resulting in a net cooling radiative effect on the planet, while the radiative effect of SIC reduction over most Antarctic regions warms the earth.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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