High-frequency broadband acoustic scattering for investigating double- diffusive convection
Notice bibliographique
Résumé
Polar regions, with their supercooled and relatively fresh surface water, are highly susceptible to the diffusive regime of double-diffusive convection (DDDC). The fluxes associated with DDDC can play a significant role in their heat/buoyancy budgets. The use of high-frequency acoustics as a tool to map the extent and evolution of DDDC in the ocean is explored through a series of laboratory 200-300 kHz broadband acoustic backscattering measurements. Pulse compression signal processing allows centimeter-scale interface thicknesses to be rapidly and remotely measured, and the evolution, and ultimate merging, of multiple centimeter-scale interfaces to be observed. Combining the acoustically measured interface thicknesses with knowledge of the relatively-constant temperatures within the surrounding layers allows the estimation of DDDC fluxes. Thus, broadband acoustics offers a rapid and remote method to infer fluxes, without the need for time-consuming microstructure measurements, suggesting that this technique could benefit field studies of DDDC. Using simple models to extrapolate to the thermohaline steps typically found associated with DDDC in polar regions, diffusive-convection interfaces are predicted to scatter at measurable levels in many areas. Narrowband (120 and 200 kHz) acoustic backscattering observations of two scattering layers in the Western Antarctic Peninsula support this prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».