MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2042890082 · doi:10.3137/ao.440101

Seasonal Water Mass Analysis for the Straits of Juan de Fuca and Georgia

2006· article· en· W2042890082 sur OpenAlexvenueno aff
Diane Masson

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstuaryOceanographyPlumeStructural basinWater massGeologyInflowDeep waterHydrology (agriculture)Environmental scienceGeographyGeomorphologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A quantitative analysis of water masses in the coastal waters of southern British Columbia is performed with the Optimum Multiparameter (OMP) analysis method that optimizes the use of a hydrographie dataset by solving an over‐determined linear set of mixing equations. The method is applied to a seasonal dataset collected over five years in the Strait of Georgia, a large semi‐enclosed coastal basin, as well as in Juan de Fuca Strait, its main connection to the Pacific Ocean. Abundant freshwater discharge into the coastal basin forces an estuarine exchange with oceanic shelf water. Six water characteristics of five source water types are used to obtain mixing proportions over the estuary for each of the four seasons. The model results are found to corroborate known aspects of the local dynamics such as the presence of a deep shelf inflow into Juan de Fuca Strait and of the Columbia River plume in winter at the mouth of the strait. The analysis also quantifies lesser known features of the region, such as the characteristics of the mid‐depth intrusions within the Strait of Georgia and the marked effect of remineralization on nutrient distributions in the deep water of the coastal basin.

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)0,000
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 enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueATMOSPHERE-OCEANMême sujetOceanographic and Atmospheric ProcessesTravaux en français237 207