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Enregistrement W4408277028 · doi:10.1002/qj.4953

Spatial and temporal structure of the fog life cycle over Atlantic Canada and the Grand Banks

2025· article· en· W4408277028 sur OpenAlexaboutno aff
Adriana Formby‐Fernandez, Luc Lenain, Nicholas Pizzo, Clive E. Dorman, Shang‐Ping Xie

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation Graduate Research Fellowship ProgramOffice of Naval Research
Mots-clésClimatologyEnvironmental scienceGeographyOceanographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine fog impacts human health, naval strategy, and biological productivity. Despite its importance, the skill of operational and global environmental models in forecasting marine fog and its optical properties remain limited due to our incomplete understanding of the physical processes that drive fog, particularly over its broad range of temporal and spatial scales. In this work, we present findings from a 71‐year climatological analysis covering a broad range of spatial and temporal scales of marine fog over Atlantic Canada and the Grand Banks of Newfoundland, Canada. Using International Comprehensive Ocean and Atmospheric Dataset observations from 1950 to 2020, European Centre for Medium‐range Weather Forecasts Reanalysis v5 products, and satellite imagery, we discuss fog formation in this region. Spatially, the Atlantic Canada continental shelf induces submesoscale ocean features along its rapid variation in bathymetry, which influence fog formation. Sharp sea‐surface temperature (SST) gradients and air–sea temperature differences coincide with the over‐the‐shelf fog maxima in summer (June, July, and August). The air–sea temperature differences show a clear signal that fog occurrence is higher with negative air–sea temperature differences (SST minus air temperature). This higher occurrence of fog is mainly isolated on the continental shelf, where colder SST typically exists. Satellite imagery of a fog event during the 2022 Fog and Turbulence Interactions in the Marine Atmosphere Multidisciplinary University Research Initiative campaign, funded by the Office of Naval Research, highlights the complicated interplay of shelf break dynamics and near‐surface atmospheric conditions. A fog bank is shown to form in the colder water regions over the shelf, outlining the shelf break and pointing to boundary‐layer and smaller‐scale processes that are driving fog formation. These observations are crucial in characterizing the spatial and temporal structure of the fog life cycle and provide a better understanding of fog occurrence in this region.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

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
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0010,000

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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