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Enregistrement W1998857608 · doi:10.1029/1999gl002353

Basin scale estimates of sea surface nitrate and new production from remotely sensed sea surface temperature and chlorophyll

2000· article· en· W1998857608 sur OpenAlexaff
Joaquim I. Goés, Toshiro Saino, Hiromi Oaku, Joji Ishizaka, C. S. Wong, Yukihiro Nojiri

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensNorth Pacific Marine Science Organization
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSea surface temperatureStructural basinEnvironmental scienceNitratePhytoplanktonOceanographyChlorophyll aScale (ratio)GeologySea-surface heightRemote sensingClimatologyNutrientGeomorphologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The highly variable nature of T‐N relationships in oceanic waters has restricted nitrate (N) measurements from remotely sensed sea surface temperature (SST) to small time and space domains. Here we show that if changes in T‐N relationships resulting from phytoplankton (chlorophyll a ) are taken into account, remote sensing can be exploited to provide high resolution maps of sea surface nitrate (SSN) that are valid over much larger scales than has been previously possible. We illustrate the potential of the method for monitoring basin scale, interannual variations in SSN in the north Pacific Ocean using co‐registered imagery of SST and chl a and demonstrate the usefulness of such data for estimating basin scale annual new production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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