Notice bibliographique
Résumé
1. AAIW is defined by the low salinity tongue, and spiciness is defined by salinity anomaly along isopycnal surfaces, so that one can use salinity or spiciness to trace AAIW. Here we use WOA18 data downloaded from https://www.nodc.noaa.gov/OC5/woa18/woa18data.html, and the results are shown in Figure 2, one can trace AAIW with different tracers, including the absolute salinity (panel a), the spiciness (panel b), the distance from the origin (defined by the temperature and salinity at 30oS and 50 m below the sea surface) (panel c), and the spicity (panel d).2. As observed in Schmitt (1981), density ratio was 1.89 and 1.95 for the South and North Center Water stations. Using World Ocean Circulation Experiment (WOCE) database (https://cchdo.ucsd.edu/), we find two stations: (17.4oS, 30.8oW) in Section A17 and (24.5oN, 36.7oW) in Section A05-2, nearest to those in Schmitt (1981), to calculate the density ratio.3. In the Arctic Ocean, we used temperature and salinity data acquired with Ice-Tethered Profiler (ITP), downloaded from https://www.whoi.edu/page.do?pid=28866. With the vertical resolution of 0.25 m, the data enables us to examine the small-scale structures, i.e. diffusive convection staircases. The ITP4 station is located at (79.0oN, 142.5oW) in the Canada Basin, where a stack of staircases exists in the upper layer of a water mass, called as Antarctic Water (Figure 3(a)) (Padman and Dillon, 1987).
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,526 | 0,657 |
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 ».