Olas de calor marinas: patrones en la Plataforma Continental Argentina con énfasis en la región norte
Bibliographic record
Abstract
Las olas de calor marinas (MHWs, por sus siglas en inglés) se definen como eventos discretos en los que la temperatura superficial del mar excede el percentil 90 de la climatología local durante un período de 5 días consecutivos o más (Hobday y otros, 2016). Su creciente frecuencia e intensidad las convierten en un foco de atención prioritario en la investigación oceanográfica. A escala global, las MHWs representan anomalías térmicas positivas significativas con la capacidad de generar profundos impactos en los ecosistemas marinos. Estos cambios ambientales súbitos imponen una fuerte presión adaptativa a las especies o las obligan a modificar su distribución. En este contexto, diversas investigaciones han reportado un incremento sostenido en la duración, intensidad y frecuencia de las MHWs a nivel planetario (Oliver y otros, 2018; Frölicher y Laufkötter, 2018). Aunque las MHWs suelen vincularse con altas temperaturas del aire y afectan principalmente la capa superficial del océano (Sen Grupta y otros, 2020), investigaciones recientes han mostrado que también pueden formarse MHWs en niveles subsuperficiales, incluso sin que se observen señales claras en la superficie (Sun y otros, 2023). La precisa cuantificación de las MHWs es crucial para comprender sus efectos; no obstante, a nivel local y regional son pocos los trabajos realizados al momento. Manta y otros (2018) encontraron una relación entre las MHWs intensas con las condiciones atmosféricas locales (alta temperatura del aire y viento de baja intensidad) ejemplificando con un evento particular ocurrido en 2017 frente a la costa uruguaya. Artana y otros (2024) caracterizaron las MHWs en la región del Atlántico Sudoccidental hasta los 45º S, encontrando relación, mediante un análisis estadístico de cluster, con el fenómeno del ENSO en nuestra región de estudio.
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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".