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Enregistrement W1878184188 · doi:10.1175/jas-d-15-0211.1

Expansion of a Holepunch Cloud by a Gravity Wave Front

2015· article· en· W1878184188 sur OpenAlexaff
David J. Muraki, Richard Rotunno, Hugh Morrison

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFront (military)PhysicsMechanicsGravity currentCloud computingCloud physicsGeologyMeteorologyInternal waveLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A holepunch cloud is a curious phenomenon where a disturbance in a thin cloud layer initiates an expanding circular hole of clear air. Usually triggered by the passage of aircraft, observations of these holes in clouds date back to the earliest days of aviation, but only recently has a holepunch cloud been simulated within a full-physics numerical model. These computations confirm that ice crystal growth through the Wegener–Bergeron–Findeisen process creates a small cloud-free region whose subsequent outward spread defines the holepunch. The mechanics behind this continued expansion, however, has yet to be definitively identified. In this article, the motion of the cloud edge is explained as a propagating gravity wave front. To support this idea, a hierarchy of three idealizations is analyzed: a full-physics numerical model, a fluid mechanical model with simplified moisture effects, and a conservation law analysis for front motion. The essence of the holepunch cloud is established to be a moist air layer that is unsaturated (clear) and weakly stratified within the hole but saturated (cloudy) and moist neutral outside of it. The cloud edge thus represents a barrier to the outward propagation of gravity waves within the clear air—the result of this collision is a wave front whose velocity determines the growth rate of the hole.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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