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Enregistrement W7071277362

Süßwasserschwankungen im arktisch-nordatlantischen Raum

2018· dissertation· en· W7071277362 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMedia (https://www.suub.uni-bremen.de/) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForcing (mathematics)Front (military)The arcticStaringArctic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decades, observations in the upper Arctic Ocean and subpolar North Atlantic have shown signicant freshwater changes that were in each region mainly attributed to independent processes. Both regions are sensitive to changes in the density stratication with possible implications for the ocean/atmsophere heat exchange and the deep convection. Thus changes in the freshwater content of the Arctic Ocean and subpolar North Atlantic have the potential to impact the climate locally and globally. The objectives of the present study are to investigate the freshwater content (co)variability of the upper Arctic Ocean and subpolar North Atlantic, to identify the processes causing the observed changes in freshwater content and to analyse possible drivers of these processes. To investigate the freshwater content variability I used objectively mapped salinity fields for the subpolar North Atlantic and Nordic Seas, and objectively mapped liquid freshwater inventories and sea ice volume estimates from the Pan-Arctic Ice Ocean Modeling and Assimilation product for the upper Arctic Ocean. To explore possible links, I compared the liquid freshwater content of the subarctic North Atlantic (SANA; combination of subpolar North Atlantic and Nordic Seas) with the sum of liquid and solid freshwater content of the upper Arctic Ocean from the observational and assimilation products. I found a distinct anti-correlation of the freshwater anomalies in these two regions between 1992 and 2013 with anomalies of the same magnitude. An analysis of freshwater fluxes from the global Finite Element Sea ice Ocean Model and the Common Ocean-ice Reference Experiment version 2 atmospheric forcing data set suggested that the observed freshwater variations resulted from changing freshwater transports. Variations in the Arctic freshwater export to the North Atlantic are found to be most important for the total freshwater content variability of the upper Arctic Ocean and for the liquid freshwater content variability of the western SANA. The eastern SANA freshwater content seems to be mainly influenced by the exchange with the subtropical North Atlantic. Furthermore, this study reveals that the observed freshwater changes are correlated with the Arctic and North Atlantic Oscillation indices. Therefore I suggest that a changing freshwater export from the Arctic Ocean to the SANA responds to decadal alternations of the dominant large-scale atmospheric variability. Thereby the export through the Canadian Arctic Archipelago is associated to different patterns of the atmospheric and oceanic pressure and circulation than the export through the Fram Strait and Barents Sea Opening. I propose, that the recently observed rapid changes in the SANA and upper Arctic Ocean freshwater content resulted from an interplay of these different driving patterns causing parallel changes in the freshwater export on both sides of Greenland. According to the present phase of the decadal alternations of the atmospheric variability and the final years in my freshwater content time series, the fresh water accumulated in the Arctic Ocean during the previous decades started to be released into the SANA. This release might continue in the following years and could have the potential to impact the Atlantic Meridional Overturning Circulation and the oceanic heat release to the Arctic atmosphere and sea ice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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