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Enregistrement W2004223783 · doi:10.1002/2013jc009408

Model simulated volume fluxes through the Canadian Arctic Archipelago and Davis Strait: Linking monthly variations to forcing in different seasons

2014· article· en· W2004223783 sur OpenAlexafffundabout
Youyu Lu, Simon Higginson, Shannon Nudds, S.J. Prinsenberg, Gilles Garric

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésArchipelagoForcing (mathematics)ClimatologyEnvironmental scienceArcticOceanographyVolume (thermodynamics)The arcticGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The solution of a 10 year simulation of the Arctic Ocean, produced using a 6 km resolution coupled ocean and sea-ice model, is analyzed to understand the variability, control, and forcing mechanisms of the volume fluxes through the Canadian Arctic Archipelago (CAA) and Davis Strait (DS). The analysis focuses on variability at monthly time scales. Analysis confirms the “control” of volume fluxes through the CAA, proposed in previous studies, by (1) variations of sea surface height (SSH) in the “upstream” regions and the relationship of this control to alongshore wind in the Beaufort Sea and (2) by SSH in the “downstream” region in Baffin Bay that may be related to wind stress in Baffin Bay and the northern Labrador Sea. The effectiveness of these control and forcing mechanisms vary for fluxes through different sections and for different seasons. Variation of the southward flux through DS is directly influenced by fluxes through Nares Strait (NS) and Barrow Strait (BS) in summer, fall, and winter. In spring, variations of the southward and northward fluxes through DS are closely related to each other and correspond to changes in the SSH along pathways of the Irminger Current, and the East and West Greenland Currents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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