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Enregistrement W4400985399 · doi:10.1038/s41561-024-01494-2

Highly variable deep-sea currents over tidal and seasonal timescales

2024· article· en· W4400985399 sur OpenAlexaff
Lewis Bailey, Michael Clare, James E. Hunt, Ian Kane, Elda Miramontes, Marco Fonnesu, Ricardo Argiolas, G. Malgesini, Régis Wallerand

Notice bibliographique

RevueNature Geoscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésSeabedGeologySubmarine pipelineCurrent (fluid)Turbidity currentOceanographyDeep seaSedimentContinental shelfSediment transportBioturbationOcean currentStructural basinGeomorphologySedimentary depositional environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Deep-sea transport of sediment and associated matter, such as organic carbon, nutrients and pollutants, is controlled by near-bed currents. On the continental slope, these currents include episodic down-slope gravity-driven turbidity currents and more sustained thermohaline-driven along-slope contour currents. Recent advancements in deep-sea monitoring have catalysed a step change in our understanding of turbidity currents and contour currents individually. However, these processes rarely operate in isolation and the near-bed current regime is still to be quantified in a mixed system. Such measurements are crucial for understanding deep-sea particulate transport, calibrating numerical models and reconstructing palaeoflow. Here we use 4 years of observations from 34 instrument moorings in a mixed system offshore of Mozambique to show that near-bed currents are highly dynamic. We observe spatial variability in velocity over tidal and seasonal timescales, including reversals in current direction, and a strong steering and funnelling influence by local seabed morphology. The observed near-bed currents are capable of mobilizing and distributing sediments across the seabed, therefore complicating deep-sea particulate transport and reconstruction of palaeoceanographic conditions.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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