Canada Basin vertical hydrography in the CESM-LE and observations: implications for vertical ocean heat transport in a transitioning sea ice cover
Bibliographic record
Abstract
Ces dernières années, on a assisté à un recul important de la glace de mer dans le secteur Pacifique de l'Arctique. Une des causes possibles est l'augmentation du flux de chaleur océanique amplifié par la rétroaction glace-albédo. Cet article étudie le transport vertical de la chaleur de l'océan à partir des eaux d'origine pacifique et de la chaleur solaire dans la couche mixte et leur impact sur le bilan de masse de la glace de mer dans le Community Earth System Model - Large Ensemble (CESM-LE). À cette fin, nous nous concentrons sur deux périodes spécifiques avec des données hydrographiques d'observation provenant du Arctic Ice Dynamics Joint Experiment (1975-76) and des Ice-Tethered Profilers (2004-2018). Une comparaison entre les profils de salinité et de température potentielle simulés et observés met en évidence deux biais clés du modèle dans tous les membres de l'ensemble : une absence des eaux du Pacifique dans la colonne d'eau et un approfondissement de la couche mixte hivernale en opposition aux observations qui montrent une réduction de la profondeur de la couche mixte et une plus forte augmentation de la stratification. Les résultats d'un bilan thermique vertical unidimensionnel montrent que la chaleur solaire résiduelle piégée sous l'halocline est principalement ventilée vers la surface par le mixage vertical avant la saison de fonte suivante, tandis que l'advection verticale associée au pompage d'Ekman, même au début de l'automne lorsque les vents sont forts et que le pack-ice est faible, n'a qu'un faible effet sur le transport thermique vertical. En outre, nous estimons à partir du bilan thermique 1D une réduction de 1,4 m de la croissance de la glace d'hiver sur trois ans (le temps de résidence de la glace dans le mer de Beaufort) associée aux eaux manquantes du Pacifique
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 | 0.001 | 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".