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Enregistrement W4408426919 · doi:10.5194/egusphere-egu25-10609

Effect of Hudson Bay closure on global and regional climate under different astronomical configurations

2025· preprint· en· W4408426919 sur OpenAlexaboutno aff
Zhipeng Wu, Qiuzhen Yin, Andrey Ganopolski, André Berger, Zhengtang Guo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayClosure (psychology)OceanographyEnvironmental scienceClimatologyMeteorologyGeographyGeologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the Quaternary, the Hudson Bay switched between closed (covered by ice sheet) and open (ice sheet-free) conditions due to large variations of ice sheets. However, how the closure and opening of the Hudson Bay have affected the local and global climates is still under-investigated. Using the LOVECLIM1.3 model, we have investigated the effect of the Hudson Bay closure under glacial conditions with different astronomical configurations, greenhouse gases (GHG) concentrations and Northern Hemisphere (NH) ice volume. Our model results show that the closure of the Hudson Bay could lead to a strengthening of the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) due to the increased evaporation minus precipitation over the Labrador Sea which leads to saltier water and stronger deep convection in the Labrador Sea. This in turn leads to a warming in the NH with notable warming in the Labrador Sea and northeast North Atlantic, a cooling in the Southern Hemisphere (SH) and a northward shift of the Inter-tropical Convergence Zone (ITCZ). In addition to the large-scale climate changes, the closure of Hudson Bay also leads to a strong cooling over the Hudson Bay region due to changes of surface properties and a cooling to the southeast of Greenland due to more wind-driven sea ice export from the Arctic. However, the effect of the Hudson Bay closure depends on background climate conditions, and it could weaken or slightly reinforce the effect of the ice sheets under different astronomical configurations.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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