Poincaré wave–induced mixing in a large lake
Notice bibliographique
Résumé
A 10,000‐km 2 hypoxic ‘dead zone’ forms, during most years, in the central basin of Lake Erie. To investigate the processes driving the hypoxia, we conducted a 2‐yr field campaign where the mixing in the lake interior during the stratification period was examined using current meters and temperature‐loggers data, as well as > 600 temperature microstructure profiles, from which turbulent mixing was computed. Near‐inertial Poincaré waves drive shear instability, generating ∼ 1‐m amplitude and 10‐m wavelength high‐frequency internal waves with ∼ 1‐mdensity overturns that lead to an increase in turbulent dissipation by one order of magnitude. The instabilities are associated with enhanced vertical shear at the crests and troughs of the Poincaré waves and may be correlated with the local gradient Richardson number. Poincaré wave–induced mixing should be an important factor when the Burger number < 0.25. The strong diapycnal mixing induced by the Poincaré wave activity will also significantly modify the energy‐flux paths. For example, we estimate that, in Lake Erie, 0.85% of the wind energy is transferred to the lake interior (below the surface layer); of this, 40% is dissipated in the interior metalimnion and 60% is dissipated at the bottom boundary. In smaller lakes, 0.42% of wind energy is transferred to the deeper water, with 90% dissipated in the boundary and 10% in the interior metalimnion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».