MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020679857 · doi:10.1175/2008jamc1632.1

An Empirical Analysis of Bulk Cn2 Models over Water

2008· article· en· W2020679857 sur OpenAlexaff
Guy Potvin, Denis Dion, Jacques Claverie, Paul A. Frederickson, K. L. Davidson, J. Luc Forand

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Meteorology and Climatology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScintillationSurface layerEnvironmental scienceTurbulenceScintillometerMeteorologyMixed layerAtmospheric sciencesComputational physicsMaterials sciencePhysicsLayer (electronics)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines some of the difficulties associated with the determination of C2n over water in a coastal region using a bulk model. The analysis shows the need to supplement bulk models with elements that do not belong to traditional Monin–Obukhov surface-layer theory. A reexamination of the scintillation measurements collected during the Electro-Optical Propagation Assessment in a Coastal Environment (EOPACE) campaign leads the authors to include 1) the nonuniformity of sensible heat and humidity fluxes and 2) a deficit of the scintillation that seems to depend only on the characteristic virtual potential temperature. It is suggested that the anomalous scintillation deficit represents an alteration of a characteristic length related to the optical turbulence, likely caused by the interaction of the surface layer with the sea surface. The new parameters are estimated using Bayesian regression methods applied to the EOPACE data. Predictions obtained with this new model are then compared with scintillation measurements obtained during the recent Validation Measurement for Propagation in the Infrared and Radar (VAMPIRA) campaign. Better agreement is obtained with the new model than with a conventional bulk model. The implications of the modifications made to the calculation of C2n are discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Meteorology and ClimatologyMême sujetMeteorological Phenomena and SimulationsTravaux en français237 207