Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> The deep waters of the Gulf of St. Lawrence (GSL) have experienced a significant reduction in dissolved oxygen content during the past decades. One widely documented driver of this deoxygenation is a change in the composition of the deep inflowing water that ventilates the Gulf. This deep water is known to consist of a mix of warmer, less-oxygenated North Atlantic Central Waters (NACW) and cooler, more-oxygenated Labrador Current Waters (LCW), with prior studies inferring a shift towards increased NACW contribution. However, this compositional change has only ever been inferred indirectly from physical and biogeochemical measurements via the use of inverse methods such as water mass analysis. In this study, we present results from the first spatially-comprehensive deep water transient tracer surveys in the GSL, allowing us to directly map mean age estimates and use these to infer recent changes in the composition of regional deep waters. The results reveal an unexpected age distribution, with 'older' deep waters present near the Gulf's entrance, whereas 'younger' water is found further inshore, contrary to the expected estuarine circulation pattern, which transports deep water inland (increasing age along the flow path). This implies a gradual increase in the proportion of NACW from inshore areas towards the Gulf's entrance and provides direct evidence that the shift towards NACW dominated deep waters is ongoing as of 2022, contrary to earlier predictions of the complete disappearance of the younger, well-oxygenated LCW.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».