Mechanismen der Meereisvariabilität aus Beobachtungen
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The cryosphere is coupled closely to the ocean as well as to the atmosphere and therefore reacts very sensitive on fluctuations in the climate system. This leads to a strong retreat in sea ice due to the ongoing global warming, as well as a high amount of internal variability, which can in turn influence the climate system through several feedback-processes. According to this the dominant pattern in the variability of winterly sea-ice, in more detail in ice concentration as well as extension, in Arctic and Antarctic have been investigated. For this purpose empirical orthogonal functions were calculated from the fields of sea ice concentration and the timeseries of the sea ice area was investigated via singular spectrum analysis (SSA). Results were connected to the atmosphere via PEARSON correlation-analysis. Different sets of satellite-data for sea ice reaching from 1982 to 2014 were used, which are offered by NSIDC, Hadley Centre and NOAA. Data for sea level pressure, two metre airtemperature as well as sea surface temperature were gained from the ERA-Interim dataset offered by the EZMWF, additionally several climate-indices from the NOAA were used. The NAO has been found as the most dominant factor influencing the ice concentration in the northern hemisphere, a weaker influence of the AO could be found additionally. The former is driving out-of-phase fluctuations between the Labrador-Sea and easterly North Atlantic, which displays the leading mode of winterly sea ice variability. SSA-Analysis has shown a significant influence of the AO on the sea ice extension in the Arctic. For Antarctic, a known pattern of anomalies of alterning sign in temperature, pressure and sea ice has been found, which are related to the so called Antarctic Circumpolar Wave and travel around the Antactic in a timeperiod of eight to ten years.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,774 | 0,030 |
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 découle