Singular value decomposition analysis of cloud fraction cover and sea ice concentration over the Arctic region, 1982-2009
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the coupled spatial and temporal variability between seasonal data of Cloud Fraction Cover (CFC) and Sea Ice Concentration (SIC) in the Arctic Ocean for the 1982-2009 period were investigated by using the Singular Value Decomposition (SVD) method. The spatial patterns of CFCs related to the first mode of co-variability, identify the maximum covariance, for all seasons, in the Barents Sea and in the Arctic Ocean Canada, while the SIC and 'found in the Chukchi Sea in autumn (in according to the maximum sea ice melting) and the Barents sea during both the winter and spring. CFC spatial patterns related to the first mode of co-variability, locate maximum covariance, for all seasons, in the Barents Sea and in the Canadian side of the Arctic Ocean, while for SIC is found in the Chukchi Sea during autumn (corresponding to the maximum sea ice melting) and in the Barents Sea during both the winter and spring. Finally, the correlation between the seasonal time series of expansion coefficients derived from the SVD analysis, for both CFC and SIC fields, with the seasonal time series of some relevant climate indices for the Arctic (NAO, AO, PDO and PNA). Statistically significant values for both fields were found during summer with the AO, and during autumn with the PNA.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».