Deep circulation variability in the North Atlantic in relation with the climate (the use of halocarbonated tracers)
Bibliographic record
Abstract
La variabilité de la circulation profonde en Atlantique Nord est étudiée dans le contexte du changement climatique à l aide des traceurs transitoires halocarbonés (CFC-11, CFC-12, CFC-113 et CCI4). Des campagnes hydrographiques datant de 1991 à 2006 sont utilisées, d une part pour étudier la formation de masses d eau de l Atlantique Nord : l eau de la Mer de Méditerranée (MSW) et l eau de la Mer du Labrador (LSW), et, d autre part, pour étudier la variation des propriétés et du transport des masses d eau profondes en Atlantique Nord. L étude de la MSW montre la présence d une masse d eau peu oxygénée, avec une forte concentration de silicate dans le Golfe de Cadi caractéristique de l eau Antarctique Intermédiaire, Elle entre dans la formation de la veine inférieure de la MSW. L étude de la uLSW dan la Mer d lmminger met en évidence la variabilité des sites de formation de cette eau, Elle se forme tous les ans en Mer du Labrador et peut s étendre vers le nord au Sud Groenland (observé 2005). Elle se forme également en Mer d lmminger en 2002 et 2005. Les eaux de la LSW présentent une forte variation depuis les années 1990. Il est observé un changement de régime des profondeurs de convection associé à une diminution du transport de CFC-1 1 due à cette eau. Les caractéristiques de l eau de débordement du détroit du Danemark (DSOW) en Mer d Imminger dépendent du mélange, notamment de la présence de l eau de surface polaire. Finalement, l étude des flux de CFC-11 au nord de la section Ovide met en évidence une diminution des échanges océan-atmosphère en 2006 due à une diminution de la couche de mélange, entraînant une diminution de l assimilation de CO2.
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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) | 0.000 | 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".