MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2106524201 · doi:10.1002/2015gl063191

Decadal changes in Gulf of Alaska upwelling source waters

2015· article· en· W2106524201 sur OpenAlexfundno aff
Mercedes Pozo Buil, Emanuele Di Lorenzo

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaCollege of ComputingNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésOcean gyreUpwellingOceanographyPacific decadal oscillationGeologyClimatologySea surface temperatureCurrent (fluid)Ekman transportPredictabilityMarine ecosystemEcosystemEnvironmental scienceSubtropics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Decadal changes in sea surface temperature (SST) in the Gulf of Alaska are linked to long‐term transitions in the marine ecosystem. While previous studies have identified the atmospheric variability of the Aleutian Low as an important driver of Ekman pumping and low‐frequency SST anomalies, the role of subsurface gyre‐scale dynamics remains unexplored. Using a set of reanalysis data sets from 1958 to the present, we find that subsurface temperature anomalies generated along the North Pacific Current significantly contribute through mean upwelling to decadal changes of SST in the Gulf of Alaska. This influence is comparable to the contribution associated with variations in atmospheric winds. Given the exceptional low‐frequency character of the propagation of subsurface anomalies (e.g., multidecadal) along the gyre, monitoring subsurface temperature anomalies up stream along the North Pacific Current may enhance the decadal predictability of SST in the Gulf of Alaska and its impact on local marine ecosystems.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetOceanographic and Atmospheric ProcessesTravaux en français237 207