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Enregistrement W2610285028 · doi:10.1175/jtech-d-16-0247.1

Calculating the Meridional Volume, Heat, and Freshwater Transports from an Observing System in the Subpolar North Atlantic: Observing System Simulation Experiment

2017· article· en· W2610285028 sur OpenAlexaboutno aff
Feili Li, M. Susan Lozier, William E. Johns

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésZonal and meridionalNorth Atlantic Deep WaterClimatologyGeneral Circulation ModelOceanographyGulf StreamCirculation (fluid dynamics)Environmental scienceThermohaline circulationGeologyClimate changePhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A transbasin monitoring array from Labrador to Scotland was deployed in the summer of 2014 as part of the Overturning in the Subpolar North Atlantic Program (OSNAP). The aim of the observing system is to provide a multiyear continuous measure of the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) and the associated meridional heat and freshwater transports in the subpolar North Atlantic. Results from the array are expected to improve the understanding of the variability of the subpolar transports and the nature and degree of the AMOC’s latitudinal dependence. In this present work, the measurements of the OSNAP array are described and a suite of observing system simulation experiments in an eddy-permitting numerical model are used to assess how well these measurements will estimate the fluxes across the OSNAP section. The simulation experiments indicate that the OSNAP array and calculation methods will adequately capture the mean and temporal variability of the overturning circulation and of the heat and freshwater transports across the subpolar North Atlantic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations72
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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