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Enregistrement W4322212604 · doi:10.5194/egusphere-egu23-16107

Oceanic gyres in the Arctic

2023· preprint· en· W4322212604 sur OpenAlexaboutno aff
Yevgeny Aksenov, Stefanie Rynders, Alex Megann, A. J. George Nurser, Chris Wilson, Andrew C. Coward

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcean gyreHaloclineArcticOceanographyThermohaline circulationOcean currentGeologyArctic dipole anomalyCanada BasinClimatologyStratification (seeds)Geostrophic windOcean heat contentEnvironmental scienceArctic ice packSalinityFisheryDrift iceSubtropics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic can be seen as a two-layer ocean: thin (<100m) mixed layer at the surface, and the rest of the weakly-stratified ~5-km water column, separated from the surface waters by the Arctic halocline. The weak subsurface ocean stratification results in most of the ocean flow being depth-uniform and guided by bathymetry. One way to look at the Arctic long-term, large-scale ocean circulation is examining the Arctic gyres and cross-ocean currents, such as the Trans-Polar Drift. Wilson et all 2021[1] show how gyres, saddle points and flow separation structures “separatrices” in the surface ocean circulation changes between years and how these affect cross-basin Arctic oceanic connectivity. We extend the method to the subsurface oceanic flow and examine barotropic circulation in the present-day Arctic Ocean using global NEMO model (Nucleus for European Modelling of the Ocean) at 3-km horizontal resolution. The closed-gyre detection method allows us to map positions of the principal Arctic gyres and quantify their strength. The Montgomery potential analyses complements the study by giving us an insight in the geostrophic flows of the Atlantic and Pacific waters. The results suggest a large year-to-year variability of the Arctic gyres and the changes in the Arctic – the Nordic Sea connectivity, which impacts exports of the freshwater, heat, and biogeochemical tracers from the Arctic.This work has been funded from LTS-S CLASS (Climate–Linked Atlantic Sector Science, grant NE/R015953/1), from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement no. 820989 (project COMFORT), from the project EPOC, EU grant 101059547 and UKRI grant 10038003 and from the UK NERC project CANARI (NE/W004984/1).Reference[1] Wilson, C., Aksenov, Y., Rynders, S. et al. Significant variability of structure and predictability of Arctic Ocean surface pathways affects basinwide connectivity. Commun. Earth. Environ. 2, 164 (2021). https://doi.org/10.1038/s43247-021-00237-0.

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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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