Machine Learning‐Based Clustering of Oceanic Lagrangian Particles: Identification of the Main Pathways of the Labrador Current
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modeled geospatial Lagrangian trajectories are widely used in Earth Science, including in oceanography, atmospheric science and marine biology. The typically large size of these data sets makes them arduous to analyze, and their underlying pathways challenging to identify. Here, we show that we can use a machine learning unsupervised k‐means++ clustering method combined with expert aggregation of clusters to identify the pathways of the Labrador Current from a large set of modeled Lagrangian trajectories. The presented method requires simple pre‐processing of the data, including a Cartesian correction on longitudes and a principal component analysis reduction. The clustering is performed in a kernelized space and uses a larger number of clusters than the number of expected pathways. To identify the main pathways, similar clusters are grouped into pathway categories by experts in the circulation of the region of interest. We find that the Labrador Current mainly follows a westward‐flowing and an eastward retroflecting pathway (20% and 50% of the flow, respectively) that compensate each other through time in a see‐saw behavior. These pathways experience a strong variability (representing through time 4%–42% and 24%–73% of the flow, respectively). Two thirds of the retroflection occurs at the tip of the Grand Banks, and one quarter at Flemish Cap. The westward pathway is mostly fed by the on‐shelf branch of the Labrador Current, and the eastward pathway by the shelf‐break branch. Among the pathways of secondary importance, we identify a previously unreported one that feeds the subtropics across the Gulf Stream.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».