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Enregistrement W2521337834 · doi:10.1002/2015jc011607

Atmospheric forcing during active convection in the <scp>L</scp>abrador <scp>S</scp>ea and its impact on mixed‐layer depth

2016· article· en· W2521337834 sur OpenAlexafffundabout
Lena M. Schulze Chretien, Robert S. Pickart, G. W. K. Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of SouthamptonNational Science Foundation
Mots-clésMixed layerStructural basinClimatologyGeologyForcing (mathematics)StormHydrographyConvectionAtmospheric sciencesWinter stormOceanographyMeteorologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrographic data from the Labrador Sea collected in February–March 1997, together with atmospheric reanalysis fields, are used to explore relationships between the air‐sea fluxes and the observed mixed‐layer depths. The strongest winds and highest heat fluxes occurred in February, due to the nature and tracks of the storms. While greater numbers of storms occurred earlier and later in the winter, the storms in February followed a more organized track extending from the Gulf Stream region to the Irminger Sea where they slowed and deepened. The canonical low‐pressure system that drives convection is located east of the southern tip of Greenland, with strong westerly winds advecting cold air off the ice edge over the warm ocean. The deepest mixed layers were observed in the western interior basin, although the variability in mixed‐layer depth was greater in the eastern interior basin. The overall trend in mixed‐layer depth through the winter in both regions of the basin was consistent with that predicted by a 1‐D mixed‐layer model. We argue that the deeper mixed layers in the west were due to the enhanced heat fluxes on that side of the basin as opposed to oceanic preconditioning.

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)0,002
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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