Explaining Climate Variability Vis-A-Vis Spatio-Temporal Interactions in Bangladeshi Exclusive Economic Zone (BEEZ)
Notice bibliographique
Résumé
We present an application of time series remote sensing data and climatological information for improved understanding of complexity in the Bangladeshi Exclusive Economic Zone (BEEZ). Three seasonal slots from the annual climate calendar of the temporal slice 1998 to 2009 are selected: December-February [DJF], March-May [MAM] and September-November [SON]) to assess the relationship between marine fish productivity and climate induced variations in a pelagic system. The interdisciplinary approach, explained in two segments, integrates data on climatic variables, oceanography and fish landings. The first segment deals with explanation of spatio-temporal distribution of chlorophyll (Chll-a), derived using Sea-WiFS sensor. This is followed by correlation of Chll-a gradient with marine fish productivity, using a proxy indicator –annual fish landings. The second segment examines the relationship between the Chll-agradient and representative biophysical indicators of the marine environment viz., Sea Surface Temperature [SST] and Sea Surface Height (SSH). The analysis from 1998-2009 indicates decline in Chll-a concentration during SON (0.055 mg/m3), DJF (0.012 mg/m3) and MAM (0.033 mg/m3). Fluctuations in Chll-a is explained in terms of increase in SST’s during DJF and SON and correlation between SST and SSH established in order to compliment the explanation for variability in Chll-a concentration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».