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Enregistrement W2144960534 · doi:10.1029/2004jc002423

Seasonal versus synoptic variability in planktonic production in a high‐latitude marginal sea: The Gulf of St. Lawrence (Canada)

2005· article· en· W2144960534 sur OpenAlexafffundabout
Vincent Le Fouest, Bruno Zakardjian, F. Saucier

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNOAA Pacific Marine Environmental LaboratoryFisheries and Oceans CanadaCanadian Space AgencyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorthwestern University
Mots-clésPlanktonSubarctic climateOceanographyEnvironmental scienceBloomClimatologyMesoscale meteorologyForcing (mathematics)Temperate climateMarine ecosystemLatitudeEcosystemGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gulf of St. Lawrence (Canada) is a subarctic marginal sea characterized by highly variable hydrodynamic conditions that generate a spatial heterogeneity in the marine production. A better understanding of physical‐biological linkages is needed to improve our ability to evaluate the effects of climate variability and change on the gulf's planktonic production. We develop a three‐dimensional (3‐D) eddy permitting resolution physical‐biological coupled model of plankton dynamics in the Gulf of St. Lawrence. The planktonic ecosystem model accounts for the competition between simplified herbivorous and microbial food webs that characterize bloom and post‐bloom conditions, respectively, as generally observed in temperate and subarctic coastal waters. It is driven by a fully prognostic 3‐D sea ice‐ocean model with realistic tidal, atmospheric, and hydrological forcing. The simulation shows a consistent seasonal primary production cycle, and highlights the importance of local sea ice dynamics for the timing of the vernal bloom and the strong influence of the mesoscale circulation on planktonic production patterns at subregional scales.

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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations50
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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