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Record W7133285529

Conditions météorologiques, état de la glace de mer et conditions océanographiques dans la mer du Labrador en 2020

2022· other· fr· W7133285529 on OpenAlexaboutno aff
Igor Yashayaev, Ingrid Peterson, Zeliang Wang

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPermafrostPlateau (mathematics)ThermokarstEvaporite
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans la mer du Labrador, le bassin de l’Atlantique Nord le plus froid et à l’eau la plus douce au sud de la dorsale Groenland-Islande-Écosse, les pertes de chaleur en surface pendant l’hiver entraînent la formation d’eaux denses qui jouent un rôle important dans la ventilation des profondeurs océaniques et dans la circulation de retournement océanique mondiale. Au cours de l’hiver 2020, le centre de la mer du Labrador a perdu moins de chaleur par le refroidissement de surface que lors de l’hiver précédent. Cependant, la perte de chaleur en surface est demeurée proche de la normale pour une troisième année consécutive, contrairement au pic de 27 ans enregistré en 2015 et aux pertes supérieures à la normale de 2016 et 2017. L’indice de l’oscillation nord-atlantique pour l’hiver 2020 (de décembre à mars) était supérieur à la normale et le plus élevé après le record de 2015. Toutefois, la pression au niveau de la mer n’était pas associée à de forts vents d’ouest le long de la côte du Labrador, ce qui s’est traduit, respectivement, par des températures de l’air quasi normales et supérieures à la normale en hiver et au printemps dans le bassin du Labrador. Les températures hivernales et printanières de la surface de la mer dans le bassin du Labrador étaient supérieures à la normale. L’étendue de la glace de mer en hiver était inférieure à la normale dans le détroit de Davis, le nord du plateau du Labrador et le plateau du Labrador. Au printemps, elle était également inférieure à la normale dans ces trois régions. En ce qui concerne les anomalies de température moyennes annuelles dans le centre de la mer du Labrador entre 2002 et 2020, c’est en 2015 et 2018 que la couche supérieure de 100 m était la plus froide. Après 2018, cette couche a connu des températures annuelles supérieures à la normale en 2019 et 2020, atteignant en 2019 un sommet pour la période 2011-2020, avant de se refroidir légèrement tout en demeurant au dessus de la normale en 2020. La couche intermédiaire, de 200 à 2 000 m, de la mer du Labrador a commencé à se refroidir immédiatement après le record de la période entre 1972 et 2020 enregistré en 2011. Cette tendance au refroidissement est principalement attribuable au renforcement et à l’approfondissement progressif de la convection hivernale en 2012 et de 2014 à 2018. Le facteur clé qui a contribué à l’approfondissement récurrent du mélange convectif au cours des trois hivers qui ont suivi celui de 2015 n’était pas tant l’échange thermique air-mer que le préconditionnement de la colonne d’eau causé par le mélange convectif des années précédentes. Cette persistance pluriannuelle de la convection hivernale qui s’enfonce, qui s’est poursuivie durant l’hiver de 2018, lorsqu’elle a dépassé 2 000 m de profondeur, a entraîné la formation d’eaux de mer du Labrador la plus volumineuse, la plus dense et la plus profonde depuis 1994. Durant l’hiver 2019, la situation a toutefois changé : la convection hivernale n’a généralement pas dépassé 1 400 m et la couche intermédiaire a commencé à se réchauffer jusqu’à inverser totalement la tendance de la densité de l’eau de mer et à la rendre négative. Même si le mélange hivernal s’est enfoncé légèrement plus profondément en 2020 (d’une centaine de mètres) et si la couche intermédiaire s’est légèrement refroidie, la tendance à la densité négative a prévalu. Entre 2018 et 2020, la densité moyenne annuelle de la couche intermédiaire a diminué d’environ 0,01 kg/m3. Dans l’ensemble, les changements de la profondeur de la convection hivernale et des propriétés de la couche intermédiaire entre ces années indiquent que l’effet du préconditionnement de la colonne d’eau sur la convection hivernale s’est affaibli depuis 2018. D’après les mesures corrigées en fonction de la dérive et à qualité contrôlée collectées depuis 1990, les répartitions verticales de l’oxygène dissous et des chlorofluorocarbures – les CFC, soit les fréons industriels, sont les gaz anthropiques couramment utilisés comme traceurs des masses d’eau formées par convection qui se répandent dans l’océan – dans le centre de la mer du Labrador suivent de très près les épisodes pluriannuels de renouvellement récurrent et persistant des eaux profondes denses de la mer du Labrador dans l’océan Atlantique. Selon les simulations du modèle de l’Atlantique Nord de l’Institut océanographique de Bedford, le transport du courant du Labrador a généralement diminué entre 1995 et 2014, a augmenté entre 2014 et 2019 et a légèrement diminué en 2020. L’indice de la circulation méridienne de retournement de l’Atlantique fondé sur ce modèle affiche une tendance générale à l’affaiblissement entre le milieu des années 1990 et 2004, puis un léger renforcement jusqu’en 2011, suivi d’un nouvel affaiblissement jusqu’au point le plus faible de retournement atteint en 2019. La circulation de retournement a commencé à se renforcer en 2020, mais il est trop tôt pour associer cette augmentation à court terme à un renversement de la tendance négative actuelle de la circulation méridienne de retournement de l’Atlantique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.797
Threshold uncertainty score0.404

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.005
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.246 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

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Published2022
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