ORIGINAL PAPER Natural and forced air temperature variability in the Labrador region of Canada during the past century
Notice bibliographique
Résumé
past century (1881–2011) shows multi-scale climate variabil-ity and strong linkages with ocean-atmospheric modes of variability and external forcings. The Arctic Oscillation, Atlantic Multidecadal Oscillation, and El Nino Southern Oscillation are shown to be the dominant seasonal and inter-annual drivers of regional air temperature variability for most of the past century. Several global climate models show dis-agreement with observations on the rate of recent warming which suggests that models are currently unable to reproduce regional climate variability in Labrador air temperature. Using a combination of empirical statistical modeling and global climate models, we show that 33 % of the variability in annual Labrador air temperatures over the period 1881–2011 can be explained by natural factors alone; however, the inclusion of anthropogenic forcing increases the explained variance to 65 %. Rapid warming over the past 17 years is shown to be linked to both natural and anthropogenic factors with several anomalously warm years being primarily linked to recent anomalies in the Arctic Oscillation and North Atlantic sea surface temperatures. Evidence is also presented that both empirical statistical models and global climate models under-estimate the regional air temperature response to ocean salin-ity anomalies and volcanic eruptions. These results provide important insight into the predictability of future regional climate impacts for the Labrador region. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».