ORCA-LIM global coupled sea ice–ocean model
Notice bibliographique
Résumé
The dynamic–thermodynamic Louvain-la-Neuve sea ice model (LIM) has been coupled to the OPA primitive equation ocean general circulation model. In the ORCA2-LIM configuration, the model is run on a global domain with 2mean resolution. Model runs are forced with a combined dataset consisting of daily NCEP/NCAR reanalysis data and various climatologies. The models performance is evaluated with re-spect to the representation of sea ice and the high latitude oceans. The annual cycle of sea ice growth and decay is realistically captured in both hemispheres, with ice extent, thickness and drift in close agreement with observations. The location of the main sites of deep convection (Labrador and Greenland Seas; continental shelves of marginal seas of the Southern Ocean) is well reproduced. Model deficiencies include a slight overestimation of summer ice extent in the Arctic, and a significant underestimation of multi-year ice in the Weddell Sea. Furthermore, the width of the Arctic Ocean Boundary Current and the Antarctic Circumpolar Current is overestimated. Sensitivity studies indicate that the use of the combined forcing dataset is crucial to achieve a reasonable summer sea ice coverage and that the direct use of the NCEP/ NCAR wind stress data leads to an overestimation of sea ice drift velocities. A restoring of sea surface salinity is necessary to avoid spurious open ocean convection in the Weddell Sea.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».