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Idealized Models of Slantwise Convection in a Baroclinic Flow

2002· article· en· W1980322098 sur OpenAlexaboutno aff
Fiammetta Straneo, Mitsuhiro Kawase, Stephen C. Riser

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Oceanography · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEli Lilly and Company
Mots-clésBaroclinityStratification (seeds)GeologyConvectionMechanicsInviscid flowPotential vorticityMomentum (technical analysis)MesocycloneVorticityPhysicsMeteorologyVortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intermediate, or deep, convection in a baroclinic flow occurs along slanted paths parallel to the alongflow absolute momentum surfaces. These surfaces are principally tilted due to the vertical shear in velocity but can be further modified by a nonvertical axis of rotation. An inviscid Lagrangian parcel model, using realistic parameters, is utilized to illustrate, qualitatively, the different scenarios resulting from the combined action of inertial and gravitational forces acting on sinking parcels of dense fluid. More quantitative results are derived from a series of numerical experiments using a zonally invariant, high-resolution, nonhydrostatic model. Convection occuring in a flow with tilted absolute momentum surfaces will mix properties along these slanted surfaces. This implies that the fluid can retain a weak vertical stratification while overturning and also, more importantly, that the evolution of the convective layer cannot be described in terms of one-dimensional, vertical mixing. The authors show, for conditions typical of the Labrador Sea, that the convective layer depth difference between that estimated by mixing vertically and one obtained allowing for slantwise mixing can be greater than 100 m; slantwise convection reaches deeper because of the reduced stratification along the slanted paths. An alternative slantwise mixing scheme, based on the assumption of zero potential vorticity of the convected fluid, is proposed.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations56
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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