Modelo climático do oceano. Caracterização oceanográfica da região do Atlântico Noroeste
Bibliographic record
Abstract
As correntes oceânicas resultam do efeito do vento e das variações de densidade da água, juntamente com a rotação da Terra, com os acidentes geográficos e topográficos do fundo marinho. Estas interações perfazem uma circulação geral média de escala grande e de mesoescala, que transporta calor e propriedades. A presente dissertação de mestrado consiste na elaboração de uma ferramenta em software MATLAB que lê dados climáticos da NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) World Ocean Database (2013) por forma a permitir a avaliação e caracterização do Oceano Atlântico Noroeste, através das estruturas de temperatura, salinidade, densidade, velocidade do som e componentes geostróficas, a ser utilizado para qualquer área de interesse do utilizador, no oceano. Na área estudada as principais correntes são: a Corrente quente do Golfo, a Corrente fria do Labrador e a Corrente da Deriva do Atlântico Norte. Existem também estruturas de mesoescala, como vórtices, eddies, meandros e jatos, que não serão visíveis porque a abordagem é apoiada em climatologia de médias temporais. Pretende-se ainda identificar as massas de água presentes, como a Água Central do Atlântico Norte, a Água Superior Subártica, a Água Intermédia do Atlântico Norte, a Água Mediterrânica e a Água Profunda do Atlântico Norte
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.006 |
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".