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Enregistrement W4408444216 · doi:10.5194/egusphere-egu25-1363

The role of Rossby wave breaking in coral bleaching on the Great Barrier Reef

2025· preprint· en· W4408444216 sur OpenAlexaff
L. Willard Richards, Steven T. Siems, Yi Huang, Wenhui Zhao, Daniel P. Harrison, M. J. Manton, Michael J. Reeder

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensQuebec Rehabilitation Research Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreat barrier reefRossby waveOceanographyCoral bleachingGeologyCoral reefReefBreaking wavePhysicsWave propagation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frequencies of thermal coral bleaching events (CBEs) over the Great Barrier Reef (GBR) continue to increase with five mass CBEs reported since 2016. While changes in the local meteorology, such as reduced wind speeds and decreased cloud cover, are known to heat the shallow reef waters, little consideration has been given to the overriding synoptic meteorology. The 2022 CBE, occurring under La Niña conditions, saw ocean temperatures at Davies Reef increase 1.9℃ over 19-days and subsequently cool 2.1℃ back to seasonal norms over eight days. This event was found to be triggered by repeated Rossby wave breaking disrupting the local trade winds. As the trades broke down, calm winds and clear skies covered the reef, thus inhibiting the latent heat flux, allowing for the build-up of ocean heat to at least 18m. Following the re-establishment of the trade winds via coastal ridging, latent heat fluxes, the primary driver of the event, tripled allowing the ocean to rapidly cool. Concurrent to the mass bleaching event, these are the same Rossby wave breaking events found to cause the historic Lismore flooding located hundreds of kilometres south of the GBR. This case study notes the first reported linkage between mass coral bleaching and a severe flooding event.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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