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Enregistrement W2005757915 · doi:10.1175/2008jpo3885.1

Pacific Decadal Oscillation and Sea Level Variability in the Bohai, Yellow, and East China Seas

2008· article· en· W2005757915 sur OpenAlexaff
Guoqi Han, Weigen Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Oceanography · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTide gaugeAltimeterSea levelClimatologyPacific decadal oscillationDynamic heightSea-surface heightOceanographyGeologyBarometerOcean surface topographyEnvironmental scienceSea surface temperatureHydrographyGeodesyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sea level variability off East China has been investigated based primarily on 10 years of Ocean Topography Experiment (TOPEX)/Poseidon altimetry data. The altimetric annual harmonic has a magnitude of 10 to 30 cm in amplitude and is highest in summer, agreeing well with independent tide-gauge data. After the inverse barometer effect is removed, the annual sea level cycle can be approximately accounted for by the steric height variation. Significant interannual sea level change was also observed from altimetry and tide-gauge data, with a range of ∼10 cm. The interannual and longer-term sea level variability in the altimetric data are negatively correlated (significant at the 95% confidence level) with the Pacific decadal oscillation (PDO), attributed in part to steric height change. The altimetric sea level rise rate is 0.64 cm yr−1 for the period from 1992 to 2002, consistent with the tide-gauge rate of 0.6 cm yr−1. These values are much larger than the rate of 0.24 cm yr−1 observed at the same tide gauges but for the period from 1980 to 2002, implying the sensitivity to the length of data as a result of the decadal variability. The potential role of the PDO in the interannual and longer-term sea level variability is discussed in terms of regional manifestations such as the ocean temperature and salinity and the Kuroshio transport.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations73
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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