Transport and thermohaline variability in <scp>B</scp>arrow <scp>C</scp>anyon on the <scp>N</scp>ortheastern <scp>C</scp>hukchi <scp>S</scp>ea <scp>S</scp>helf
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We used a 5 year time series of transport, temperature, and salinity from moorings at the head of Barrow Canyon to describe seasonal variations and construct a 37 year transport hindcast. The latter was developed from summer/winter regressions of transport against Bering‐Chukchi winds. Seasonally, the regressions differ due to baroclinicity, stratification, spatial, and seasonal variations in winds and/or the surface drag coefficients. The climatological annual cycle consists of summer downcanyon (positive and toward the Arctic Ocean) transport of ∼0.45 Sv of warm, freshwaters; fall (October–December) upcanyon transport of ∼−0.1 Sv of cooler, saltier waters; and negligible net winter (January–April) mass transport when shelf waters are saline and near‐freezing. Fall upcanyon transports may modulate shelf freezeup, and negligible winter transports could influence winter water properties. Transport variability is largest in fall and winter. Daily transport probability density functions are negatively skewed in all seasons and seasonal variations in kurtosis are a function of transport event durations. The latter may have consequences for shelf‐basin exchanges. The climatology implies that the Chukchi shelf circulation reorganizes annually: in summer ∼40% of the summer Bering Strait inflow leaves the shelf via Barrow Canyon, but from fall through winter all of it exits via the western Chukchi or Central Channel. We estimate a mean transport of ∼0.2 Sv; ∼50% less than estimates at the mouth of the canyon. Transport discrepancies may be due to inflows from the Beaufort shelf and the Chukchi shelfbreak, with the latter entering the western side of the canyon.
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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 | 0,015 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».