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Enregistrement W2147347127 · doi:10.1029/2009gl038261

Nutrient and salinity decadal variations in the central and eastern North Pacific

2009· article· en· W2147347127 sur OpenAlexaff
Emanuele Di Lorenzo, Jérôme Fiechter, Niklas Schneider, Annalisa Bracco, Arthur J. Miller, Peter J. S. Franks, Steven J. Bograd, Andrew M. Moore, Andrew C. Thomas, William R. Crawford, M. Angélica Peña, Albert J. Hermann

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcean gyrePacific decadal oscillationOceanographySalinityHindcastEnvironmental scienceClimatologyClimate changeGeologyCurrent (fluid)Sea surface temperatureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long‐term timeseries of upper ocean salinity and nutrients collected in the Alaskan Gyre along Line P exhibit significant decadal variations that are shown to be in phase with variations recorded in the Southern California Current System by the California Cooperative Oceanic Fisheries Investigation (CalCOFI). We present evidence that these variations are linked to the North Pacific Gyre Oscillation (NPGO)—a climate mode of variability that tracks changes in strength of the central and eastern branches of the North Pacific gyres and of the Kuroshio‐Oyashio Extension (KOE). The NPGO emerges as the leading mode of low‐frequency variability for salinity and nutrients. We reconstruct the spatial expressions of the salinity and nutrient modes over the northeast Pacific using a regional ocean model hindcast from 1963‐2004. These modes exhibit a large‐scale coherent pattern that predicts the in‐phase relationship between the Alaskan Gyre and California Current timeseries. The fact that large‐amplitude, low‐frequency fluctuations in salinity and nutrients are spatially phase‐locked and correlated with a measurable climate index (the NPGO) open new avenues for exploring and predicting the effects of long‐term climate change on marine ecosystem dynamics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations134
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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