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Enregistrement W4411607252 · doi:10.5194/egusphere-2025-1942

Results of the second Ice Shelf – Ocean Model Intercomparison Project (ISOMIP+)

2025· preprint· en· W4411607252 sur OpenAlexfundno aff
Claire K. Yung, Xylar Asay‐Davis, Alistair Adcroft, Christopher Y. S. Bull, Jan De Rydt, Michael S. Dinniman, Benjamin K. Galton‐Fenzi, Daniel Goldberg, David E. Gwyther, Robert Hallberg, Matthew Harrison, Tore Hattermann, David M. Holland, Denise Holland, Paul R. Holland, J.R. Jordan, Nicolas C. Jourdain, Kazuya Kusahara, Gustavo Marques, Pierre Mathiot, Dimitris Menemenlis, Adele K. Morrison, Yoshihiro Nakayama, O. V. Sergienko, Robin S. Smith, A. A. Stern, Ralph Timmermann, Qin Zhou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchAustralian Research CouncilOffice of ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationGrand Équipement National De Calcul IntensifCentre National de la Recherche ScientifiqueNuclear Safety and Security CommissionNatural Environment Research CouncilYork UniversityAdvanced Scientific Computing ResearchU.S. Department of EnergyAustralian GovernmentJapan Society for the Promotion of ScienceNew York University Abu DhabiNorges ForskningsrådMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyAgence Nationale de la RechercheNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésIce shelfOceanographyClimatologyEnvironmental scienceCoupled model intercomparison projectSea iceGeologyCryosphereClimate modelClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Ocean-driven basal melting of Antarctic ice shelves plays an important role in the mass loss of the Antarctic Ice Sheet. Ice shelf cavity-resolving ocean models are a valuable tool for understanding ice shelf-ocean interactions and for simulating projections of ice shelf and ocean states under future climate. Designed to assess the current state of ice shelf-ocean modelling, the second Ice Shelf-Ocean Model Intercomparison Project, ISOMIP+, consists of 12 ocean model configurations submitted with a common, idealised experimental setup. Here, we focus on the experiments Ocean0-2 (Asay-Davis et al., 2016), which are ocean models with idealised, static ice shelf geometries, but where the ocean reaches a balance with prescribed far-field ocean conditions. Different coefficient values are used for each model in the melting parameterisation to achieve a common, tuned melt rate since the models cover a range of types of vertical coordinates, ice-ocean boundary layer treatments, and numerical schemes. These model differences lead to spread in the resultant ocean properties, circulation, boundary layer structure and spatial distribution of melting. We also highlight similarities between models, such as a shared linear relationship across most models between melt rate and overturning and barotropic streamfunctions, demonstrating a robust relationship between melt and circulation across models and forcing conditions. The ISOMIP+ results provide a systematic comparison of ice shelf cavity-capable ocean models. However, we also demonstrate the need for realistic ice shelf-ocean model intercomparison projects (some already underway) to assess model biases and inter-model variation against sparse observations. Further research is needed to understand the differences between models and further improve our modelled representations of the ice-ocean boundary layer and ice shelf cavity circulation.

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)0,005
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,215 · 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
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Résumé présentoui

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