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Enregistrement W4404646265 · doi:10.22541/essoar.173238647.71952161/v1

Robustness and mechanisms of the atmospheric response over the Southern Ocean to idealized freshwater input around Antarctica

2024· preprint· en· W4404646265 sur OpenAlexaff
Xiaoqi Xu, Torge Martin, Rebecca L. Beadling, Jiping Liu, Sabine Bischof, Tore Hattermann, Wenjuan Huo, Qian Li, John Marshall, Morven Muilwijk, Andrew G. Pauling, Ariaan Purich, Neil C. Swart, Max Thomas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyEnvironmental scienceSea iceAtmospheric sciencesTroposphereCryosphereAtmosphere (unit)Climate modelSea surface temperatureOceanographyGeologyClimate changeGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhanced mass loss of the Antarctic ice sheet yields ocean surface freshening, cooling and sea ice expansion, which ought to drive change in the atmosphere. Using the Southern Ocean Freshwater Input from Antarctica (SOFIA) multi-model ensemble, we study the atmospheric response to a 100-year idealized freshwater release of 0.1 Sv. All models simulate consistently surface-intensified tropospheric cooling and lower-stratospheric warming south of 35˚S. Tropospheric cooling is attributed to sea ice expansion and hence albedo increase in winter and a colder sea surface in summer. This cooling yields a downward displacement of the tropopause, reduced stratospheric water vapor content and ultimately warming around 200 hPa. An enhanced southward eddy heat flux explains warming at 10-100 hPa during austral winter. Despite a temporally (and spatially) uniform prescribed freshwater flux, a prominent sea ice seasonal cycle and atmosphere dynamics result in a distinct seasonal pattern in the occurrence and magnitude of the responses.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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