Variabilité saisonnière et interannuelle de la concentration de la chlorophylle dans la zone côtière du golfe de Guinée à partir des images SeaWiFS
Bibliographic record
Abstract
La variabilité saisonnière et interannuelle de la concentration de chlorophylle dans le golfe de Guinée est analysée pour la période de 1997 à 2004 en utilisant une série d'images SeaWiFS auxquelles ont été associées des images de température de surface de la mer. Les résultats montrent que la zone côtière du golfe de Guinée est caractérisée par une forte variabilité spatiale et temporelle de ses propriétés physiques et biologiques. Ainsi, seules les zones côtières de la Guinée-Bissau et de la Côte d'Ivoire et dans une moindre mesure celle du Ghana montrent un comportement classique reliant la présence de résurgences côtières à de plus fortes concentrations de chlorophylle. La zone côtière du Liberia est caractérisée par une variabilité interannuelle quasi-nulle de la chlorophylle alors que celles du Nigéria et du Gabon ne montrent aucune relation entre la chlorophylle et la température. Plusieurs processus physiques apparaissent jouer un rôle important dans la réponse biologique des régions; à savoir la position latitudinale de la Zone de Convergence Inter-Tropicale qui modifie considérablement les patrons de vent dans l'ensemble du golfe de Guinée et le El-Niño Atlantique qui modifie les masses d'eaux dans l'est équatorial.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".