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Enregistrement W4396760413 · doi:10.1029/2024gl109022

Emerging Influence of Enhanced Greenland Melting on Boundary Currents and Deep Convection Regimes in the Labrador and Irminger Seas

2024· article· en· W4396760413 sur OpenAlexaboutno aff
Ilana Schiller‐Weiss, Torge Martin, Franziska U. Schwarzkopf

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGeologyBoundary currentConvectionOceanographyDeep convectionCurrent (fluid)GeophysicsClimatologyOcean currentMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Freshwater input from Greenland ice sheet melt has been increasing in the past decades from warming temperatures. To identify the impacts from enhanced meltwater input into the subpolar North Atlantic from 1997 to 2021, we use output from two nearly identical simulations in the eddy‐rich model VIKING20X (1/20°) only differing in the freshwater input from Greenland: one with realistic interannually varying runoff increasing in the early 2000s and the other with climatologically (1961–2000) continued runoff. The majority of the additional freshwater remains within the boundary current enhancing the density gradient toward the warm and salty interior waters yielding increased current velocities. The accelerated boundary current shows a tendency to enhanced, upstream shifted eddy shedding into the Labrador Sea interior. Further, the experiments allow to attribute higher stratification and shallower mixed layers southwest of Greenland and deeper mixed layers in the Irminger Sea, particularly in 2015–2018, to the runoff increase in the early 2000s.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,291

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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