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Enregistrement W1864122870 · doi:10.1002/2015gl063365

Toward an internal gravity wave spectrum in global ocean models

2015· article· en· W1864122870 sur OpenAlexaff
Malte Müller, Brian K. Arbic, James G. Richman, Jay F. Shriver, Eric Kunze, Robert B. Scott, Alan J. Wallcraft, Luis Zamudio

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchStennis Space CenterCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversity of MichiganU.S. Department of DefenseNational Science Foundation
Mots-clésInternal waveKinetic energyGravity wavePhysicsSpectral lineDispersion (optics)Computational physicsNonlinear systemWind waveGravitational waveInertial frame of referenceWave propagationMechanicsGeophysicsGeologyClassical mechanicsOpticsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐resolution global ocean models forced by atmospheric fields and tides are beginning to display realistic internal gravity wave spectra, especially as model resolution increases. This paper examines internal waves in global simulations with 0.08° and 0.04° (~8 and 4 km) horizontal resolutions, respectively. Frequency spectra of internal wave horizontal kinetic energy in the North Pacific lie closer to observations in the 0.04° simulation than in the 0.08° simulation. The horizontal wave number and frequency ( K‐ω ) kinetic energy spectra contain peaks in the semidiurnal tidal band and near‐inertial band, along with a broadband frequency continuum aligned along the linear dispersion relations of low‐vertical‐mode internal waves. Spectral kinetic energy transfers describe the rate at which nonlinear mechanisms remove or supply kinetic energy in specific K‐ω ranges. Energy is transferred out of low‐mode inertial and semidiurnal internal waves into a broad continuum of higher‐frequency and higher‐wave number internal waves.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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