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Enregistrement W4393631018 · doi:10.5281/zenodo.3901591

Supporting model output for article "Relative Impact of Sea Ice and Temperature Changes on Arctic Marine Production"

2020· dataset· en· W4393631018 sur OpenAlexaboutno aff
Georgina A. Gibson

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceProduction (economics)ArcticOceanographyThe arcticEnvironmental scienceProduction modelArctic ice packGeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following is a summary of processed model output data from a series of HiLAT model runs. A description of the model runs and visualization of model output and analysis can be found in the accompanying manuscript. Gibson, G.A., Weijer, W., Jeffery, N. and Wang, S (2020) Relative impact of sea ice and temperature changes on Arctic marine production. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences. DOI: 10.1029/2019JG005343 The model outputs and accompanying research was supported by the National Science Foundation 173886 and by DOE | SC |Biological and Environmental Research (BER). There are 4 versions of most output file types, corresponding to the 4 experiments that were conducted. These experiments are: i) the baseline model simulation (Base); ii) a moderate ice reduction experiment (S1); iii) a dramatic ice reduction experiment (S2); and iv) an atmospheric warming scenario (RCP45). Each of the 4 experiments is described in detail in Gibson et al (2020). Many variables in the output files are regional averages where model regions are indicated by a number *note - for aesthetics, the numbering used in the model output files differs slightly from the numbering used in the accompanying manuscript. Bering Sea =1 Chukchi Sea =2 East Siberian Sea =3 Laptev Sea =4 Beaufort Sea =5 Barents Sea =6 Canadian =7 Eurasian Basins =8 Nordic Seas =9 Labrador Sea=10 Kara Sea =11 Grid gx1v6_polar_mask.10.12.18.nc This file is the original grid file used for all model runs with the addition of Arctic_Region and Antarctic_Polar_Front variables which indicates which grid cells are in the model regions described above. Forcing ncep_RCP45 ncep.t_10.T62.*.nc where * is 1948-2009 These files contain the modified atmospheric forcing used for the RCP45 model experiment. The unmodified NCEP forcing is freely publically available elsewhere to not duplicated here Ice Ice-Regional-Monthly-177-186-*.nc where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45. These file contain the monthly averaged ice variables (ice area, ice algae production) for each model region for the last ten years of the model run. cice-monthly-177-186-*.nc where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45. These file are the monthly averaged output filed from the cice model. Variables are averaged over each model analysis region. Ice_snow_depth_region_Avg-137-186-*.nc where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45. These file contain the regionally averaged ice and snow depth for each analysis region. IceVol_Base-137-186.nc Contains ice variable file for the baseline model run. Model contains ice variables hi and aice for every grid cell of the model domain. Ice volume was computed as hi * Tarea (from grid file). Annual-SummerAvg-IceArea-177-186_*.nc Where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45. Each of these files contains the annual average ice area averaged over Summer months (JuneAugust) for last 10 years of model run (200-2009) for each grid cell in the HiLAT model Ocean variables TempNitrate TEMP_NO-177-186.nc This file contains model estimates of temperature and nitrate for the baseline model run for model years 177-186 (2000-2009, the last en years of the model run) for the upper five model layers (500, 1500, 2500, 3500, 4500 cm). CO2flux AnnAvgAllCflux*.nc Where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45. Each of these files contains the annual average CO2 Flux for last 10 years of model run (200-2009) for each grid cell of the HiLAT model. CO2flux_region_avg-177-186-*.nc Where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45. Each of these files contains the annual average CO2 Flux for last 10 years of model run (2000-2009) for each region of the HiLAT model. Ocean Production OceanProd_Year-147-156-*.nc OceanProd_Year-157-166-*.nc OceanProd_Year-167-176-*.nc OceanProd_Year-177-186-*.nc Where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45. These file contain the annual average vertically integrated ocean phytoplankton production for each grid cell. Each file contains 10 model years is the sum of diatoms, diazotrophs, phaeocystis, and smaller phytoplankton. Region_production_by_phyto_group-diat_ps-137-186-*.nc Where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45. These file contain the annual average vertically integrated ocean phytoplankton production for each region. Each file contains group specific production for diatoms, diazotrophs, phaeocystis, and smaller phytoplankton. OceanProd_Daily-177-186-BASE.nc This file contains the daily average vertically integrated ocean phytoplankton production for each grid cell. The file contains 10 model years. Production is the sum of all four phytoplankton groups - diatoms, diazotrophs, phaeocystis, and smaller phytoplankton. PAR PAR-MonthyAvg-177-168-*.nc Photosynthetically Active Radiation in the ocean. Where * indicates model run - Base, S1, S2 or RCP45.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4610,110

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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