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Enregistrement W2319953428 · doi:10.1002/2015jc011085

Water renewals in the<scp>S</scp>aguenay<scp>F</scp>jord

2015· article· en· W2319953428 sur OpenAlexafffundabout
Mélany Belzile, Peter S. Galbraith, Daniel Bourgault

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensCégep de RimouskiFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFjordSillHydrographyMooringGeologyOceanographyThermoclineStructural basinWater columnTemperature salinity diagramsWater massTransectSeasonalitySalinityGeomorphologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Water renewals and renewal times of the Saguenay Fjord are investigated and classified according to their intrusion depth. Renewal dynamics are controlled by a shallow sill (∼20 m) at the fjord mouth, by large tides that are a distinguishing feature of the Saguenay Fjord and by large vertical mixing inside the inner basin ( ). A mooring was deployed in the inner basin of the fjord to provide a clearer quantitative understanding of the complexity and seasonality of water renewals in this seasonally ice‐covered fjord. The mooring provided information on currents over nearly the entire water column, along with temperature‐salinity at a few discrete depths. Hydrographic temperature and salinity transects spanning multiple seasons and years as well as turbulence profiles were also collected. The observations show that the fjord dynamics are more complex than previously hypothesized, with large changes in renewal event depths leading to three different renewal regimes. Part of this renewal depth variability may be explained by the seasonality of the St. Lawrence estuarine circulation. Because of the large turbulence within the inner basin bottom layer, the density decreases over time such that new deep renewals can occur every year. The mechanisms behind the large vertical mixing cannot yet be clearly identified but a statistically significant correlation ( ) suggests that internal wave breaking may be a significant contributor to deep turbulence mixing in the inner basin. The renewal time of the inner basin waters is estimated to be between 1 and 6 months.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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