Recurrent replenishment of Labrador Sea Water and associated decadal-scale variability
Notice bibliographique
Résumé
Winter convective overturning in the Labrador Sea reached an “aggregate” maximum depth of 1700 m in 2015—the deepest since 1994—with the resulting Labrador Sea Water (LSW) “year class” being one of the deepest and thickest observed outside of the early 1990s. Argo float, annual survey, and moored measurements in recent decades provide an unprecedented view of important seasonal, interannual, and longer-term LSW variability in the Labrador Sea region. During the 2002–2015 “Argo” era, the average winter LSW pycnostad volume was about 70% larger in relatively strong convection years than in relatively weak ones. However, the winter-to-fall LSW disappearance volume was 180% larger, pointing to a factor of 2.8 difference in the potential LSW export rates from the region between relatively strong and weak convection years. Intermittently recurrent deep convection is contributing to predominant decadal-scale variations in intermediate-depth temperature, salinity, and density in the LS, with implications for decadal-scale variability across the subpolar North Atlantic and potentially in the Atlantic Meridional Overturning Circulation. Comparison of the LS ocean heat content changes and cumulative surface heat losses during the fall-winter cooling seasons indicates that anomalously strong winter atmospheric cooling, associated at least in part with the North Atlantic Oscillation, is continuing to be a major forcing of the recurrent convection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».