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Enregistrement W2021361126 · doi:10.1002/2014ms000316

Some aspects of the problem of secondary eyewall formation in idealized three‐dimensional nonlinear simulations

2014· article· en· W2021361126 sur OpenAlexaff
Konstantinos Menelaou, M. K. Yau, Yosvany Martinez

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Modeling Earth Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEyeRainbandBoundary layerMechanicsVortexSpiral (railway)VorticityMeteorologyNonlinear systemGeologyConvectionTropical cyclonePhysicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Some aspects of the problem of secondary eyewall formation (SEF) are investigated with the aid of an idealized model. A series of experiments are conducted, starting with a strong annular vortex embedded in a quiescent background flow and forced by the sustained heating associated with a spiral rainband (control experiment). Following this, two experiments are configured to assess the impact of vertical wind shear (VWS) in the SEF process. The importance of the boundary layer force imbalance is finally investigated in a number of simulations in which surface and boundary layer physics are included. From the control experiment, it is found that in the absence of background environmental flow, the sustained latent heating associated with a spiral rainband can form a secondary eyewall even in the absence of a frictional boundary layer. The presence of VWS acts negatively in the SEF process by disrupting the organization of the potential vorticity induced by the rainband. When boundary layer physics is included, some similarities with previous studies are seen, but there is no SEF. These results suggest that the boundary layer most likely contributes to, rather than initiate, a secondary eyewall.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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