MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4399300244 · doi:10.1038/s41467-024-48603-8

Climate extremes in Svalbard over the last two millennia are linked to atmospheric blocking

2024· article· en· W4399300244 sur OpenAlexaff
François Lapointe, Ambarish V. Karmalkar, Raymond S. Bradley, Michael J. Retelle, Feng Wang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPrecipitationArcticClimatologyEnvironmental scienceClimate changeSedimentClimate modelOceanographyGeologyPhysical geographyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic precipitation in the form of rain is forecast to become more prevalent in a warmer world but with seasonal and interannual changes modulated by natural modes of variability. Experiencing rapid hydroclimatic changes in the Arctic, Svalbard serves as an ideal study location due to its exposure to oceanic and atmospheric variability in the North Atlantic region. Here we use climate data from paleoproxies, observations, and a climate model to demonstrate that wet and warm extremes in Svalbard over the last two millennia are linked to the presence of atmospheric blocking regimes over Scandinavia and the Ural mountain region. Rainfall episodes lead to the deposition of coarse sediment particles and high levels of calcium in Linnévatnet, a lake in southwest Svalbard, with the coarsest sediments consistently deposited during atmospheric blocking events. A unique annually resolved sediment record from Linnévatnet confirms that this linkage has been persistent over the past 2000 years. Our record also shows that a millennial-scale decline in Svalbard precipitation ended around the middle of the 19th century, followed by several unprecedented extreme events in recent years. As warming continues and sea ice recedes, future Svalbard floods will become more intense during episodes of Scandinavian and Ural blocking.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature Communications→Même sujetGeology and Paleoclimatology Research→Travaux en français237 207→