Océanographie physique d'un large fjord des latitudes moyennes : observations, saisonnalité et réponse au vent de la baie de Fortune (Terre-Neuve, Canada)
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse porte sur l'environnement physique de la baie de Fortune, un grand fjord de latitude moyenne situé à Terre-Neuve, au Canada. Elle présente les résultats de deux années d'observations continues ainsi que l'analyse de données historiques et de simulations de modèles numériques. Les observations nouvellement recueillies révèlent la présence de signaux cohérents de downwelling et de upwelling, associés à de vigoureux courants littoraux, se propageant de manière cyclonique autour du fjord. Avec les données historiques, elles permettent également de déterminer le climat saisonnier de la structure de l'eau et certains de ses principaux forçages (vent, marées et ruissellement d'eau douce) ainsi que certaines mesures de la variabilité interannuelle. La mise en oeuvre d'un modèle numérique tridimensionnel entièrement non-linéaire permet d'identifier le processus principal responsable de ces signaux dominants ainsi que leur origine et certaines de leurs caractéristiques de propagation. Il est démontré que la baie de Fortune est fortement stratifiée de façon saisonnière étant influencée par le ruissellement local d'eau douce, le forçage éolien et l'apport du plateau. Elle est plus chaude que le plateau à la fois à la surface et à une profondeur intermédiaire en raison de la stratification saline pour la première et du renouvellement des eaux profondes chaudes pour la seconde. Le renouvellement des eaux profondes se produit deux fois par an à partir de deux masses d'eau distinctes, l'une froide et relativement douce pendant l'été, l'autre chaude et salée pendant l'hiver. La circulation moyenne est plutôt faible ainsi que l'influence des marées. Les courants sont dominés par la bande météorologique et sont très variables. La saison stratifiée est dominée dynamiquement par des impulsions de courant barocline transitoires associées à des événements de downwelling et de upwelling. Ces événements se traduisent principalement par de longues ondes de Kelvin internes qui sont générées à la fois localement et à distance. La génération de signaux locaux et distants entraîne des interactions assez complexes qui peuvent augmenter ou diminuer l'amplitude de la réponse dans le fjord. L'effet de la forme et de la dimension des baies sur ces signaux est aussi suspecté mais n'a pas été clairement déterminé.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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".