Notice bibliographique
Résumé
Using a one-dimensional model, Mixed Layer Depth (MLD) is simulated for the north Indian Ocean during May and September. The results are verified with the observed values. Surface meteorological and subsurface data were collected from NODC and IDWRs for 1970-1977 period. The model results indicate that its performance in May is somewhat better in the central Arabian Sea and eastern Bay of Bengal. Excess values are simulated in the western Arabian Sea and central equatorial region. The excess values along the western Arabian Sea are due to coastal upwelling which is not accounted for in the model. In September, the model underestimated the MLD over the western Arabian Sea, whereas it highly overestimates off the west coast of India. The eastward transport of colder surface waters from the extreme western Arabian Sea may be responsible for the low simulated values over the western and central Arabian Sea. In this month, excess values are diagnosed over southern Bay of Bengal. This is the region of net heat loss and negative Ekman Pumping Velocity (EPV). Both these forces augment the mixed layer development. In the absence of EPV term in the model, low MLD should have been simulated. In contrast higher values are found. This shows the deviations in MLD are due to relatively higher values of net heat loss
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,986 | 0,986 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».