Climatic response to Milankovitch forcing as simulated by a zonally averaged ocean-atmosphere-sea ice model
Bibliographic record
Abstract
Dans cette recherche nous développons un modèle océan-atmosphère-glace de mer de complexité réduite afin d'étudier la réponse transitoire du climat au forçage de Milankovitch. La composante océanique est un modèle zonalement intégré de circulation océanique. La composante atmosphérique est un modèle unidimensionnel (latitudinal) du bilan énergétique de l'atmosphère. Nous utilisons un modèle thermodynamique de glace de mer. Les expériences numériques suivantes sont réalisées sur la base de ce modèle.Premièrement, deux expériences numériques sont effectuées pour l'intervalle de temps 5-3 Myr BP. Une expérience ne comprend pas la glace de mer, ni l'Océan Arctique; l'autre expérience comprend ces deux caractéristiques. Un cycle hydrologique fixe est utilisé dans les deux cas. Les résultats principaux de ces expériences sont: (i) les changements de la température de l'atmosphère suivent principalement les changements de la moyenne annuelle d'insolation induits par l'obliquité, (ii) la partition de la variabilité de la température moyenne annuelle de l'océan parmi différentes fréquences de Milankovitch varie d'une manière significative en fonction de la latitude et de la profondeur, (iii) la glace de mer intègre les changements d'insolation pendant l'été, de sorte que le volume et la surface occupée par la glace de mer oscillent principalement avec la période d'obliquité, et (iv) la glace de mer australe diminue la variabilité de température de l'eau profonde.Deuxièmement, une autre expérience numérique est obtenue pour le dernier million d'années. Pour cette expérience la version du modèle sans l'Océan Arctique est modifiée pour inclure un cycle hydrologique actif. Lorsque un cycle hydrologique changeant est inclus, nous avons trouvé que (i) la réponse de la moyenne annuelle des températures de l'atmosphère et de l'océan ne change pas d'u
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".