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Enregistrement W4412733978 · doi:10.3389/fmars.2025.1602485

Following a half-century oceanographic data gap in the northern Canadian Arctic Archipelago: multidecadal variability of the Pacific water throughflow

2025· article· en· W4412733978 sur OpenAlexafffundabout
Igor Dmitrenko, Sergei Kirillov, David G. Babb, Tonya Burgers, Qiang Wang, Sergey Danilov, Dorthe Dahl‐Jensen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésThroughflowArchipelagoOceanographyArcticClimatologyThe arcticGeologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Arctic Archipelago (CAA) serves as a major conduit between the Arctic Ocean and the North Atlantic. The Nansen Sound fiord system, which encapsulates Nansen Sound, Greely Fiord, Eureka Sound and several surrounding fiords, forms the northernmost oceanographic passageway through the CAA. Due to hostile ice conditions, the area has been understudied since the original oceanographic surveys were conducted in the 1960s and 1970s. The historic data highlighted a very weak signal of the relatively fresh Pacific-derived water (PW). Here, we present new oceanographic observations, including PW tracers, and contrast them against the historic data. Salinity profiles taken in 2024 show significant freshening as compared to 1976. This freshening is attributed to enhanced presence of PW in the area. We suggest that changes in the Arctic Oscillation impact the export gateways of PW from the Arctic Ocean, with the recent switch to a positive phase enhancing the outflow of cool and less saline PW through the CAA. Overall, this provides a first glimpse into variability of the freshwater flow through the straits of the northern CAA.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,057

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
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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