MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7010428465

Interannual variations of heat and freshwater content in the cold water dome of the Labrador Sea

2021· other· ru· W7010428465 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueResearch Repository Saint Petersburg State University (Saint Petersburg State University) · 2021
Typeother
Languageru
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDome (geology)Hydrology (agriculture)Sea surface temperatureWater content
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

В данной работе исследована межгодовая изменчивость теплосодержания и содержания пресной воды в море Лабрадор. Для расчетов использовался массив ARMOR-3D (1993–2016 гг.), в котором скомбинированы натурные и спутниковые наблюдения. Были выявлены значимые тенденции увеличения теплосодержания и уменьшения содержания пресной воды в верхнем 500-метровом слое за исследуемый период. В межгодовой изменчивости теплосодержания и содержания пресной воды были выделены доминирующие циклы продолжительностью 2–4 года и 5–8 лет. Выявлена высокая отрицательная корреляция теплосодержания моря Лабрадор с индексом Северо-Атлантической осцилляции (NAOI), тогда как с индексами Атлантической мультидекадной осцилляции (AMOI) и Арктической океанической осцилляции (AOOI) корреляции были не значимы. Было установлено, что изменение интенсивности теплообмена с атмосферой, а также океанического притока тепла с задержкой на 3-4 года является основными причинами связи теплосодержания верхнего слоя моря Лабрадор с NAOI. \nПри близких к нулю временных сдвигах были выделены также отрицательные корреляции теплосодержания с NAOI в море Ирмингера и прилегающих акваториях Северной Атлантики, и положительные – вдоль потока атлантических вод в морях Северо-Европейского бассейна. Через 8 лет корреляции меняют знак. Расчет интенсивности океанической адвекции тепла показал, что одновременное с увеличением притока тепла в моря Лабрадор и Ирмингера наблюдается уменьшение притока тепла в Северо-Европейский бассейн.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.753
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0060.004
Science and technology studies0.0020.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0050.005
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueResearch Repository Saint Petersburg State University (Saint Petersburg State University)French-language works237,207