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Enregistrement W2765775992 · doi:10.1038/s41598-017-15486-3

Acoustic Mapping of Thermohaline Staircases in the Arctic Ocean

2017· article· en· W2765775992 sur OpenAlexaff
Christian Stranne, Larry A. Mayer, Thomas C. Weber, Barry Ruddick, Martin Jakobsson, Kevin Jerram, Elizabeth Weidner, Johan Nilsson, Katarina Gårdfeldt

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermohaline circulationHaloclineGeologyOceanographySea iceArcticArctic ice packConvectionClimatologyTemperature salinity diagramsPhysical oceanographyDrift iceNorth Atlantic Deep WaterSalinityMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there is enough heat contained in inflowing warm Atlantic Ocean water to melt all Arctic sea ice within a few years, a cold halocline limits upward heat transport from the Atlantic water. The amount of heat that penetrates the halocline to reach the sea ice is not well known, but vertical heat transport through the halocline layer can significantly increase in the presence of double diffusive convection. Such convection can occur when salinity and temperature gradients share the same sign, often resulting in the formation of thermohaline staircases. Staircase structures in the Arctic Ocean have been previously identified and the associated double diffusive convection has been suggested to influence the Arctic Ocean in general and the fate of the Arctic sea ice cover in particular. A central challenge to understanding the role of double diffusive convection in vertical heat transport is one of observation. Here, we use broadband echo sounders to characterize Arctic thermohaline staircases at their full vertical and horizontal resolution over large spatial areas (100 s of kms). In doing so, we offer new insight into the mechanism of thermohaline staircase evolution and scale, and hence fluxes, with implications for understanding ocean mixing processes and ocean-sea ice interactions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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