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Enregistrement W2924568070 · doi:10.1029/2019gl082344

Revisiting the Circulation of Hudson Bay: Evidence for a Seasonal Pattern

2019· article· en· W2924568070 sur OpenAlexafffundabout
Natasha A. Ridenour, Xianmin Hu, Kevin Sydor, Paul G. Myers, David G. Barber

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba HydroUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Canada Research GridManitoba HydroCompute Canada
Mots-clésBayGeostrophic windAnticycloneClimatologyOceanographyCirculation (fluid dynamics)Forcing (mathematics)GeologyCurrent (fluid)Ocean currentBoundary currentSurface runoffEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Hudson Bay Complex is the outlet for many Canadian rivers, receiving roughly 900 km3/year of river runoff. Historically, studies found a consistent cyclonic flow year‐round in Hudson Bay, due to the geostrophic boundary current induced by river discharge and cyclonic wind forcing that was supported by available observations at that time. Using a high‐resolution ocean general circulation model, we show that in summer, the mean circulation is not cyclonic but consists of multiple small cyclonic and anticyclonic features, with the mean flow directed through the center of the bay. Absolute Dynamic Topography and velocity observations also show this seasonal flow pattern. We find that this summer circulation is driven by geostrophic currents, generated by steric height gradients, which are induced by increased river discharge during the spring freshet, and reinforced by anticyclonic seasonal wind patterns.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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