Numerical Investigation of Diapycnal Mixing of the Kitikmeot Sea in the Southern Canadian Arctic Archipelago
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing a 1/12∘ numerical model, we examine the diapycnal mixing patterns in the Kitikmeot Sea, a semi-enclosed water body within the southern Canadian Arctic Archipelago. The analysis reveals that mixing intensity near the sea surface varies seasonally, with effective diffusivity values ranging from 10−5 to 10−3m2s−1, while away from the surface, the effective diffusivity remains relatively stable between 10−5 and 10−4m2s−1. The seasonal fluctuations in surface mixing intensity are strongly influenced by ice coverage, which impacts both the stratification and the energy input to the surface driving the mixing process. Mixing energetics analysis indicates that the majority of energy contributing to the mixing processes are applied to the sea surface. During ice-free periods, wind-driven stirring dominates near-surface mixing with effective diffusivities of 10−5 to 10−4m2s−1. Minimum near-surface effective diffusivity values occur in July and August, when the surface water is fresher and near-surface stratification is stronger due to spring freshet. Conversely, during ice-covered seasons, surface cooling and brine rejection primarily drive near-surface mixing, leading to effective diffusivities of 10−3m2s−1 or higher. In most cases, the observed mixing efficiency is within the range of what has been found in other regions of the Arctic Ocean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».