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Enregistrement W4408428461 · doi:10.5194/egusphere-egu25-13701

Simulated wave evolution and coastal erosion in the Arctic and the Canadian Arctic Archipelago (2002-2022)

2025· preprint· en· W4408428461 sur OpenAlexaffabout
Enrico Pochini, Paul G. Myers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchipelagoArcticCoastal erosionOceanographyThe arcticErosionGeographyGeologyEnvironmental scienceShoreGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Arctic, ocean surface waves are becoming more energetic. This is due to the larger wind fetch caused by decreased sea ice cover in summer and delayed sea ice formation in fall. These changes, driven by global climate change and regional warming, are projected to be more extreme in the future. Surface gravity waves are a key factor in coastal erosion and flooding, which are already negatively affecting coastlines in the Arctic (Casas-Prat & Wang 2020). Understanding and quantifying surface waves evolution is therefore particularly important for the communities that live along the coasts of the Canadian Arctic Archipelago (CAA), yet it has not been investigated with modeling.We used the spectral wave model Wavewatch III® (Tolman 1997, 1999a, 2009) to simulate gravity waves formation and propagation for the entire Arctic and the North Atlantic over 2002-2022, using output from a regional 1/4° NEMO simulation. Simulations reveal a positive wave height trend in Baffin Bay and locations near the sea ice margin in the Barents, Kara and East Greenland Seas. A positive trend is found in Baffin Bay from June to October (max 0.25 m/y), where peak wave heights of 4-6 m are also observed during fall, in the second decade of the run. This highlights the importance of combined delay in seasonal sea ice formation and storm activity in the CAA, with storms more likely to produce high waves conditions during fall.Further ongoing work will: 1) analyze the impact of waves on coastal erosion; 2) project ocean and wave conditions under CMIP6 forcing: the numerical ocean model NEMO, at 1/4° resolution, and a nested grid over the CAA will allow WW3 wave simulations to be projected over 2100.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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'admission2
Résumé présentoui

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