Water mass modification and mixing rates in a 1/12° simulation of the Canadian Arctic Archipelago
Notice bibliographique
Résumé
Strong spatial differences in diapycnal mixing across the Canadian Arctic Archipelago are diagnosed in a 1/12° basin-scale model. Changes in mass flux between water flowing into or out of several regions are analyzed using a volume-integrated advection–diffusion equation, and focus is given to denser water, the direct advective flux of which is mediated by sills. The unknown in the mass budget, mixing strength, is a quantity seldom explored in other studies of the Archipelago, which typically focus on fluxes. Regionally averaged diapycnal diffusivities and buoyancy fluxes are up to an order of magnitude larger in the eastern half of the Archipelago relative to those in the west. Much of the elevated mixing is concentrated near sills in Queens Channel and Barrow Strait, with stronger mixing particularly evident in the net shifts of the densest water to lower densities as it traverses these constrictions. Associated with these shifts are areally averaged buoyancy fluxes up to m2 s−3 through the 1027 kg m−3 isopycnal surface, which lies at approximately 100 m depth. This value is similar in strength to the destabilizing buoyancy flux at the ocean surface during winter. Effective diffusivities estimated from the buoyancy fluxes can exceed m2 s−1, but are often closer to m2 s−1 across the Archipelago. Tidal forcing, known to modulate mixing in the Archipelago, is not included in the model. Nevertheless, mixing metrics derived from our simulation are of the same order of magnitude as the few comparable observations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».