Observation of Irminger sea deep convection by Argo floats during the 2002-2015 period
Bibliographic record
Abstract
Les évènements de convection profonde sont importants car ils forment les masses d'eau intermédiaires et profondes qui nourrissent la circulation globale. La mer du Labrador, qui forme la Labrador Sea Water (LSW), est le site le plus documenté de l'océan Atlantique Nord. La mer d'lrminger a également été citée mais n'est pas entièrement reconnue à cause du manque d'observations directes. Cette thèse fournit la première description de la convection profonde en mer d'lrminger à l'échelle du bassin grâce aux données Argo. Trois évènements de convection se sont produits en mer d'lrminger depuis 2010. Au cours de l'hiver 2O11-2O12, la convection atteint 1000 m et est expliquée par la séquence d'apparition des tip jets groenlandais.La convection de l'hiver 2O13-2O14, qui atteint 1300 m, est caractérisée par un préconditionnement particulièrement important et un forçage par les tip jets faible. La convection de l'hiver 2O14-2O15, qui atteint 1700 m, montre des tip jets très nombreux et persistants. L'advection de LSW provenant de la mer du Labrador explique les profondeurs exceptionnelles observées au cours de ces deux derniers hivers. Les résultats montrent que la convection n'est pas rare en mer d'lrminger et qu'elle joue un rôle non négligeable sur l'équilibre climatique.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".