Control of salinity on the mixed layer depth in the world ocean: 1. General description
Notice bibliographique
Résumé
Using instantaneous temperature and salinity profiles, including recent Argo data, a global ocean climatology of monthly mean properties of the “barrier layer” (BL) phenomenon is constructed. This climatology is based on the individual analysis of instantaneous profiles in contrast with previous large‐scale climatologies derived from gridded fields. This ensures a more accurate description of the BL phenomenon. We distinguish three types of regions: BLs are quasi‐permanent in the equatorial and western tropical Atlantic and Pacific, the Bay of Bengal, the eastern equatorial Indian Ocean, the Labrador Sea, and parts of the Arctic and Southern Ocean. In the northern subpolar basins, the southern Indian Ocean, and the Arabian Sea, BLs are rather seasonal. Finally, BLs are typically never detected between 25° and 45° latitude in each basin. Away from the deep tropics, the analysis reveals strong similarities between the two hemispheres and the three oceans regarding BL seasonality and formation mechanisms. Temperature inversions below the mixed layer are often associated with BLs. Their typical amplitude, depth, and seasonality are described here for the first time at global scale. We suggest that this global product could be used as a reference for future studies and to validate the representation of upper oceanic layers by general circulation models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».