Monthly maps of Warm Core Ring Occupancy and occurrences of Salinity Maximum Intrusions in the Slope Sea (1990-2019)
Notice bibliographique
Résumé
This dataset presents two important variables across the shelfbreak in the Northwest Atlantic: (i) Warm Core Ring Occupancy in the Slope sea proximate to the shelfbreak; and (ii) locations of Salinity maximum intrusions in the shelf. Monthly fields of both of these fields together are presented for the period 1990-2019 with file name format smax_ring_mm_yyyy.jpg. The gray and red dots on the shelf represent locations of profiles taken from the Ecosystem Monitoring Program’s (EcoMon) hydrographic data (available from the National Centers for Environmental Information World Ocean Database accessible at www.ncei.noaa.gov/products/world-ocean-database). Red dots show locations of profiles which contained mid-depth salinity maximum intrusions, gray dots are profiles without any mid-depth salinity maximum intrusion. Profiles with intrusions were identified using the methodology of Gawarkiewicz et al., 2022. The ring occupancy was calculated from a Warm Core Ring Tracking dataset with ring tracks from 2000-2010 and 2011- 2020 available from Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.6436380, https://doi.org/10.5281/zenodo.7406675) and ring trajectories from 1978 through 1999 available from the Bedford Institute of Oceanography, Canada. To calculate the ring occupancy the region was sub-divided into 0.1 by 0.1 degree bins. Ring trajectories and approximate geographical range (calculated from the ring area, assuming the ring is a perfect circle) were overlain on this region and the days rings are present in each bin are counted in units of ring days. A ring day is the presence of one single ring in a bin during a given day. These ring day counts were converted to percentages, dividing by days in the given month and multiplying by 100. For more details see Silver et al., 2022 and Salois et al., 2023. From these figures one can see the spatial relationship between Warm Core Rings and Salinity Maximum Intrusions, with clusters of intrusions occurring in areas adjacent to high ring occupancy. An animation of two particular years is also presented in movie_smax_ring_1993_2012.gif to highlight this relationship: Low ring year (1993) leading to fewer Smax intrusion and high ring year (2012) leading to more intrusions. Gawarkiewicz, G., Fratantoni, P., Bahr, F., & Ellertson, A. (2022). Increasing Frequency of Mid‐Depth Salinity Maximum Intrusions in the Middle Atlantic Bight. Journal of Geophysical Research: Oceans, 127(7), e2021JC018233. https://doi.org/10.1029/2021JC018233 Silver, A., Gangopadhyay, A., Gawarkiewicz, G., Andres, M., Flierl, G., & Clark, J. (2022). Spatial Variability of Movement, Structure, and Formation of Warm Core Rings in the Northwest Atlantic Slope Sea. Journal of Geophysical Research: Oceans, 127(8), e2022JC018737. https://doi.org/10.1029/2022JC018737 Salois, S. L., Hyde, K. J., Silver, A., Lowman, B. A., Gangopadhyay, A., Gawarkiewicz, G., ... & Lapp, M. (2023). Shelf break exchange processes influence the availability of the northern shortfin squid, Illex illecebrosus, in the Northwest Atlantic. Fisheries Oceanography. https://doi.org/10.1111/fog.12640
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».