Formation and distribution of sea ice in the Gulf of St. Lawrence: A process‐oriented study using a coupled ocean‐ice model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A coupled ocean‐ice model for the eastern Canadian shelf is used to examine main physical processes affecting sea ice conditions in the Gulf of St. Lawrence (GSL) and adjacent waters. The coupled model is based on NEMO and uses OPA9 as the ocean circulation component and LIM2 as the ice model. The coupled model is forced by atmospheric reanalysis fields produced by Large and Yeager (2004). The model results are used to examine the roles of thermodynamics and dynamics on sea ice distributions and patterns of ice production and melting, and the influence of ice capping on the circulation in the study region. Analysis of model results indicates that local production of sea ice is important in shallower areas over the northern and western GSL. Equatorward advection of sea ice from the St. Lawrence Estuary is affected significantly by the Gaspé Current. An index is used to quantify the relative importance of thermodynamic and dynamics of sea ice in the GSL. It is found that both thermodynamics and dynamics are important over most of the GSL, except for waters around Anticosti Island, in the southeastern Gulf, and over the eastern Scotian Shelf, where dynamics (or sea ice movements) are the most important mechanism for the presence of sea ice. The study also demonstrates that ice capping significantly reduces the strength of the winter circulation in the GSL.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».