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Enregistrement W4412140342 · doi:10.1177/09596836251350243

Mid-Holocene climate over the Mediterranean, North Africa, and Middle East simulated using a regional climate model

2025· article· en· W4412140342 sur OpenAlexaff
Fengyi Xie, Deepak Chandan, W. R. Peltier

Notice bibliographique

RevueThe Holocene · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoloceneMediterranean climateClimate changeClimate modelMiddle EastClimatologyGeologyPhysical geographyPaleoclimatologyOceanographyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an ensemble of atmosphere-ocean coupled Regional Climate Model (RCM) simulations for the Middle East, Mediterranean and North Africa regions. These simulations are forced by Mid-Holocene (MH) climate generated using the UofT version of NCAR CCSM4 global climate Model (GCM), with or without the prescription of Green Sahara (GS) boundary conditions. Our ensemble members consist of atmosphere-ocean coupled simulations in which the Weather Research and Forecast (WRF) model is fully-coupled to the Regional Ocean Modeling System (ROMS) that simulates the dynamics of the entire Mediterranean Sea. When forced using data from a GCM simulation that does not include GS boundary conditions, the RCM simulates a MH that is similar to the GCM at large scales, but with increased spatial detail. When forced using a GCM simulation that includes GS boundary conditions, the RCM responds with an increase in monsoon precipitation and an amplified seasonal cycle. If, on the other hand, both the GCM and the RCM include GS boundary conditions, then RCM response is characterized by a further increase in monsoon precipitation and a further modification of the annual cycle in temperature. Results from the latter version of the downscaling pipeline are shown to provide a much improved reconsiliation of proxy climate records. This result establishes the validity of our downscaling pipeline for the simulation of MH climate over the target region of interest.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2025
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