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Enregistrement W6947767803 · doi:10.3929/ethz-b-000683857

Contributions of core, mantle and climatological processes to Earth’s polar motion

2024· article· en· W6947767803 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueRepository for Publications and Research Data (ETH Zurich) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban and spatial planning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEidgenössische Technische Hochschule ZürichCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPolarPolar motionMantle (geology)ConvectionGeodetic datumCrustSecular variationIce sheetEarth's rotationAmplitude

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earth’s spin axis slowly moves relative to the crust over time. A 120-year-long record of this polar motion from astronomical and more modern geodetic measurements displays interannual and multidecadal fluctuations of 20 to 40 milliarcseconds superimposed on a secular trend of about 3 milliarcseconds per year. Earth’s polar motion is thought to be driven by various surface and interior processes, but how these processes operate and interact to produce the observed signal remains enigmatic. Here we show that predictions made by an ensemble of physics-informed neural networks trained on measurements to capture geophysical processes can explain the main features of the observed polar motion. We find that glacial isostatic adjustment and mantle convection primarily account for the secular trend. Mass redistribution on the Earth’s surface—for example, ice melting and global changes in water storage—yields a relatively weak trend but explains about 90% of the interannual and multidecadal variations. We also find that core processes contribute to both the secular trend and fluctuations in polar motion, either due to variations in torque at the core–mantle boundary or dynamical feedback of the core in response to surface mass changes. Our findings provide constraints on core–mantle interactions for which observations are rare and global ice mass balance over the past century and suggest feedback operating between climate-related surface processes and core dynamics.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,266 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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