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Enregistrement W2023548875 · doi:10.1134/s0001433810020106

On diapycnal mixing induced by internal tidal waves in the Arctic Ocean

2010· article· en· W2023548875 sur OpenAlexaboutno aff
Б. А. Каган, E. V. Sofina, А. А. Тимофеев

Notice bibliographique

RevueIzvestiya Atmospheric and Oceanic Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaroclinityInternal tideGeologyTidal powerOceanographyMixing (physics)DissipationArcticClimatologyInternal wavePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to reproduce the diapycnal mixing induced by internal tidal waves (ITWs) in the Arctic Ocean, we use a modified version of the three-dimensional finite-element hydrothermodynamic model QUODDY-4. We found that the average (over the tidal cycle) and integral (by depth) baroclinic tidal energy dissipation rate in individual areas of the Siberian continental shelf and in the straits between the Canadian Arctic archipelago are much higher than in the open ocean and its values on ridges and troughs are qualitatively similar to one another. Moreover, in the area of open-ocean ridges, the baroclinic tidal energy dissipation rate increases as it approaches the bottom, but only in the bottom boundary layer; on the Mid-Atlantic and Hawaii ridges, such an increase is observed within a few hundreds of meters away from the bottom. The average (in area and depth of the open ocean) coefficient of diapycnal mixing defined by the baroclinic tidal energy dissipation rate is higher than the coefficient of molecular kinematic viscosity and only a few times lower than the canonical value of the coefficient of vertical turbulent viscosity, which is used in models of global oceanic circulation. Coupled with the reasoning on the localization of baroclinic tidal energy dissipation, this fact leads to the conclusion that disregarding the contribution that ITW-induced diapycnal mixing makes to the ocean-climate formation is hardly justified.

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)0,001
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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