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Enregistrement W2154135512 · doi:10.1046/j.1365-2419.2002.00195.x

The effects of short space and time scale current variability on the predictability of passive ichthyoplankton distributions: an analysis based on HF radar observations

2002· article· en· W2154135512 sur OpenAlexaff
J. Helbig, Pierre Pepin

Notice bibliographique

RevueFisheries Oceanography · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredictabilityAdvectionCurrent (fluid)IchthyoplanktonScale (ratio)RadarEnvironmental scienceOcean currentDivergence (linguistics)Forcing (mathematics)Sampling (signal processing)DiffusionGeologyClimatologyFish <Actinopterygii>OceanographyPhysicsMathematicsStatisticsComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The importance of small scale variations in currents on the predictability of spatial distributions of fish eggs is investigated using dense observations of surface currents. The currents were measured with HF radar and used to drive an advection–diffusion model of ichthyoplankton concentration. We first demonstrate that the model produces acceptable agreement with observed egg fields. We then use the predicted egg fields as a basis for comparison with model runs made with currents subsampled in space and filtered in time. Significant error was found for spatial sampling intervals as small as 3 km, even though most of the variance in the currents occurred at much longer length scales. This was primarily due to the loss of the rich small scale variability in horizontal divergence. Nevertheless, most of the error is due to the misfit in the egg fields at larger length scales; that is, small scale forcing is necessary in this system for the larger scale features to be reproduced. This study thus suggests that considerable caution should be exercised before assuming that circulation models, even very sophisticated and detailed ones, capture enough of the variability of marine systems to make accurate forecasts of plankton distributions.

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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations20
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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