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Enregistrement W4406219476 · doi:10.1017/jog.2024.106

Autumn pauses in Arctic-wide sea-ice expansion

2025· article· en· W4406219476 sur OpenAlexaff
Alex Crawford, Clément Soriot, Julienne Strœve

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésGeologyArctic ice packSea iceArcticOceanographyThe arcticPhysical geographyClimatologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a typical year, Arctic sea-ice extent (SIE) exhibits uninterrupted growth in autumn (October–December), but on some rare occasions (13 times 1979–2023), that expansion has paused for at least 6 days. Eleven of 13 autumn pause events are characterized by net ice loss in the Barents and Kara Seas. The common driver of this loss is the passage of a series of anomalously strong extratropical cyclones into the East Greenland Sea, bringing strong southerly or southeasterly winds into the Barents and Kara Seas, pushing the ice edge polewards and inhibiting additional growth. Temporal clustering of cyclone tracks and the intensity of the southerly flow is often coincident with exceptional high pressure and blocking to the east (the Kara Sea or western Russia). In four cases, sea-ice loss in the Nordic seas is combined with similar atmospheric anomalies in the Pacific sector. Autumn expansion pauses are as common today as in the past because of two competing regime shifts that occurred in 2005: the average autumn SIE expansion rate is now faster, but that expansion rate is also more variable since thinner ice is more responsive to atmospheric anomalies.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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