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Enregistrement W4410075944 · doi:10.1029/2024jc022003

Seasonably Variable Estuarine Exchange Through Interconnected Channels in the Salish Sea

2025· article· en· W4410075944 sur OpenAlexafffund
Camryn Stang, Susan E. Allen

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésEstuaryVariable (mathematics)OceanographyEnvironmental scienceGeographyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Salish Sea is a semi‐enclosed estuary whose largest basin (Strait of Georgia (SoG)) is connected to the north‐eastern Pacific Ocean through regions with tight constructions and sills that cause intense tidal mixing. The estuarine circulation is complicated through the tidally mixed region around the San Juan and Gulf Islands, which consists of three different straits: Haro Strait, Rosario Strait, and San Juan Channel (SJC). Haro Strait, as the largest and deepest of the channels, is the dominant pathway; however, we determine that Rosario Strait also has an important influence in this region. To examine the differences in water transport through the different channels, Lagrangian particle tracking experiments were performed for a 4‐year hindcast (from 2018 to 2022) using the 3‐dimensional numerical model SalishSeaCast. While Haro Strait has southward surface flow and northward deep flow, the flux making it through Rosario Strait and SJC is primarily southward. The proportion of the total southward flux through these two channels is higher from May to October and this increase is attributed to the influence of both the Fraser River and the river discharge from Puget Sound. Rosario Strait is the dominant pathway of southward exchange from the SoG to Puget Sound, while the majority of deep northward flux to the SoG is through Haro Strait.

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 enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,114

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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