Echanges between the Arctic Ocean and the North Atlantic (origin, variability and impact in the Nordic Seas)
Bibliographic record
Abstract
C est sans doute en Arctique que le changement climatique est le plus visible, et semble affecter toutes les composantes du système Arctique. Si la fonte de la glace de mer est l expression la plus frappante de ces modifications, elle s accompagne également de transformations importantes et sans précédent de l océan Arctique, et plus particulièrement de ses budgets d eau douce et de chaleur. Mais si toutes ces modifications sont susceptibles de modifier le climat et la dynamique océanique localement en Arctique, on s attend surtout à ce que le signal d un changement en Arctique ait son impact climatique le plus important lorsqu il est exporté au sud d un coté ou de l autre du Groenland vers les mers subarctiques, où il peut potentiellement moduler l intensité de la circulation thermohaline globale. L objectif de cette thèse est donc d étudier les échanges de volume, de chaleur, d eau douce et de glace qui ont lieu entre l océan Arctique et l Atlantique Nord. Tout d abord, une simulation réaliste des années 1958 à 2002 basée sur un modèle global couplé glace/océan est utilisée pour étudier la variabilité du budget d eau douce en Arctique, afin de comprendre quelle composante de ce budget est responsable des variations du contenu halin du bassin Arctique. On s intéresse également à la variabilité des exports d eau douce vers l Atlantique Nord, afin de comprendre les mécanismes responsables de cette variabilité. Le modèle permet ainsi montrer que les échanges d eau douce avec l Atlantique Nord de part et d autre du Groenland sont contrôlés par des mécanismes différents : dans les détroits canadiens, le transport de volume domine la variabilité, alors que salinité et courants contribuent à la variabilité dans le détroit de Fram. Par la suite, une réanalyse océanique des années récentes nous permet d explorer les conséquences pour le contenu halin de l Arctique de l accélération de la fonte de la banquise et plus particulièrement celles du minimum de l extension de glace sans précédent qui a eu lieu à la fin de l été 2007. Dans un deuxième temps, une méthode numérique originale est utilisée pour comprendre l origine des masses d eau qui sont exportées de l Arctique vers l Atlantique Nord. On effectue ainsi une analyse lagrangienne qualitative à partir des sorties 3D mensuelles climatologiques d un modèle global couplé glacefocéan à haute résolution. Cette étude permet de quantifier les contributions relatives des différentes branches de circulation à ces exports, ainsi que les échelles de temps et les transformations de masses d eau associées à ces différentes branches de circulation. De plus, un schéma complet de la circulation dans le bassin Arctique est proposé, et nous mettons en évidence le rôle clé de la mer de Barents pour les transformations des eaux Atlantique qui pénétrent en Arctique. Enfin, nous nous intéressons à l influence relative des différents forçages atmosphériques (vent, flux de chaleur et halins) sur la variabilité des échanges Arctique/Atlantique, et sur les variations du volume de glace en Arctique. Dans ce but, des expériences de sensibilité sont réalisées à l aide d un modèle régional de l Arctique et l Atlantique Nord, permettant de mieux comprendre les distributions spatiales et temporelles des contributions des différents forçages atmosphériques.
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 | 0.001 |
| 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) | 0.002 | 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".