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Enregistrement W2030543774 · doi:10.1029/2009jc005834

Identification of typical scenarios for the surface Lagrangian residual circulation in the Iroise Sea

2010· article· en· W2030543774 sur OpenAlexaff
Héloïse Müller, Bruno Blanke, Franck Dumas, Vincent Mariette

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensCanadian Association for Laboratory Animal Science
Organismes subventionnairesUniversité de Bretagne Occidentale
Mots-clésResidualLagrangianOcean currentRadarForcing (mathematics)Current (fluid)MeteorologyLagrangian analysisGeologyClimatologyEnvironmental sciencePhysicsOceanographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the surface Lagrangian residual circulation (LRC) over 2.5 day intervals in the Iroise Sea, west of France, and evaluates, for operational purposes, the influence of the different physical mechanisms that govern it. The method consists of the calculation of water displacements with a diagnostic Lagrangian tool that computes the trajectories of numerical particles in a given velocity field. The LRC is inferred from trajectories integrated over five M2 tidal cycles. The analysis is applied to both gridded genuine current measurements and ocean model outputs: the sea surface currents are derived from high‐frequency (HF) radar measurements and from MARS, a 3‐D regional ocean model used here in idealized configurations. To substantiate the analysis, the Lagrangian residual currents are also compared to genuine movements of drifters released in the Iroise Sea in 2005 and 2007. The LRC is mapped for typical scenarios identified from the Lagrangian analysis of HF radar surface currents measured in winter and summer, under weak (<7 m/s) and strong (>10 m/s) wind conditions, and in neap tide and spring tide seasons. Idealized numerical simulations that switch on and off each individual physical process are used to isolate in the LRC the patterns induced by the atmospheric forcing, tides, and density‐driven currents.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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