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Enregistrement W4411878106 · doi:10.5194/egusphere-2025-2973

Assessment of the seasonal cycle in Atlantic density flux

2025· preprint· en· W4411878106 sur OpenAlexaboutno aff
Aqeel Piracha, Estrella Olmedo, Marcos Portabella, Antonio Turiel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlux (metallurgy)Environmental scienceClimatologyOceanographyAtmospheric sciencesGeographyGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. An analysis of the seasonal/sub-seasonal cycles of density flux is now possible thanks to advances in satellite oceanography. The kinematic density flux framework, developed to infer the buoyancy-driven ocean circulation using high-resolution satellite datasets, was applied at 1/4° resolution to monthly maps of satellite-derived Sea Surface Salinity, Temperature, and Currents (SSS, SST and SSC) over 2011–2020. Combining them with a blended satellite/in-situ Mixed Layer Depth (MLD) dataset, we derived density flux estimates throughout the Atlantic. We also performed a harmonic analysis to the density flux estimates, to diagnose the contribution of thermal and haline processes to density flux. We find that the sub-tropics and mid-latitude annual cycle explains 70–80 % of the variability in net density flux. With the addition of a semi-annual cycle, the explained variance reaches 80–85 %, suggesting density flux is sensitive to other atmospheric/oceanic processes with higher/lower temporal frequencies. Haline processes dominate density flux variability in the Denmark Strait, and parts of the Labrador and Norwegian Seas – all crucial areas for the Atlantic Meridional Overturning Circulation. The subpolar North Atlantic density flux is primarily governed by haline variability, with freshwater forcing driving most monthly extremes and exhibiting a quasi-symmetric pattern of alternating positive and negative events. Anomalous thermal contributions and localized salinification in December 2020 mark a striking departure from prior years, raising the question of whether this signals a regime shift or a singular 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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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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