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Enregistrement W1973799241 · doi:10.1175/2007jas2336.1

Emission of Inertial Waves by Baroclinically Unstable Flows: Laboratory Experiments with Altimetric Imaging Velocimetry

2008· article· en· W1973799241 sur OpenAlexafffund
Y. D. Afanasyev, Peter B. Rhines, E. G. Lindahl

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WashingtonG. Unger Vetlesen Foundation
Mots-clésBaroclinityRossby waveGeologyVorticityPhysicsRossby radius of deformationMean flowMechanicsPotential vorticityParticle image velocimetryGeophysicsGeodesyVortexTurbulenceAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Results from new experiments on baroclinic instability of a coastal jet demonstrate that this almost balanced flow spontaneously emits inertial waves when the Rossby radius of deformation is relatively small such that the characteristics of baroclinic meanders match the dispersion relation for the inertial waves. The energy of the waves is small compared to the energy of the flow. A single event of wave emission is identified in the experiment with larger radius of deformation and is interpreted in terms of vorticity dynamics. The flows are generated on a laboratory polar β plane where the Coriolis parameter varies quadratically with latitude. A new method for imaging the rotating flows, which the authors call “altimetric imaging velocimetry,” is employed. Optical color coding of slopes of the free-surface elevation field allows the authors to derive the fields of pressure, surface elevation, geostrophic velocity, or the “gradient wind” velocity with very high spatial resolution (typically several million vectors) limited largely by the pixel resolution of the available imaging sensors. The technique is particularly suited for the investigations of small-amplitude waves, which are often difficult to detect by other methods.

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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,688

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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