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Enregistrement W7062568630

Understanding oxygen dynamics in two Discovery Islands fjords with different oxygen characteristics (oxic vs. hypoxic subsurface waters)

2022· article· en· W7062568630 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFjordBiogeochemical cycleForcing (mathematics)OxygenHypoxia (environmental)Oxygen minimum zoneOxygen evolution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the northern end of the Salish Sea, the Discovery Islands region is a network of deep fjords and narrow channels between Vancouver Island and British Columbia’s mainland. The complex interaction of fresh water inputs, bathymetry, and marine and atmospheric forcing leads to rich marine ecosystems, which sustain wild salmon during their migration as well as orcas and other species. In 2019, summer observations in two nearby fjords, Bute Inlet and Toba Inlet, showed quite different oxygen characteristics. While Bute was fully oxygenated and had high oxygen concentrations in the upper waters, Toba experienced an oxygen minimum layer, with near-hypoxic waters. In this work, we aim to explore the mechanisms that led to these differences by the means of a coupled physical-biogeochemical ocean model. Our physical model is a high resolution (up to ~60 m) application of the Finite Volume Community Ocean Model (FVCOM) that extends from the northern tip of Texada Island to Johnstone Strait. The biogeochemical module, called FVCOM-ICM, allows for the representation of plankton, nutrient and oxygen dynamics in the region. In particular, we are interested in understanding what are the key processes dominating the distribution of dissolved oxygen concentrations, how they differ between the two neighbouring inlets, and whether these processes could change along with climate. In this presentation, we will discuss our latest results and future plans.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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