MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4225659230 · doi:10.1038/s41598-022-10080-8

Deep water pathways in the North Pacific Ocean revealed by Lagrangian particle tracking

2022· article· en· W4225659230 sur OpenAlexaboutno aff
Takao Kawasaki, Yoshimasa Matsumura, Hiroyasu Hasumi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceUniversity of TokyoMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésUpwellingOceanographyBoundary currentGeologyDeep ocean waterPacific oceanCircumpolar deep waterOcean currentNorth Atlantic Deep WaterOcean heat contentArcticDeep seaCanada BasinDeep waterOcean general circulation modelThermohaline circulationPhysical oceanographyPacific decadal oscillationClimate changeGeneral Circulation Model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lagrangian particle tracking experiments are conducted to investigate the pathways of deep water in the North Pacific Ocean. The flow field is taken from a state-of-the-art deep circulation simulation. An unprecedented number of particles are tracked to quantify the volume transport and residence time. Half of the North Pacific deep water returns to the Southern Ocean, and its principal pathway is along the western boundary current in the Southwest Pacific Basin in the deep layer. About 30% is exported to the Indian Ocean after upwelling to the shallow layer in the western North Pacific Ocean. The rest is transported to the Arctic Ocean through the Bering Strait or evaporates within the Pacific Ocean. Upwelling of deep water is confined in the western North Pacific Ocean owing to the strong vertical mixing. The mean residence time of deep water in the North Pacific Ocean is estimated to be several hundred years, which is consistent with the observed radiocarbon distribution.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Reports→Même sujetOceanographic and Atmospheric Processes→Travaux en français237 207→