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Enregistrement W2093906765 · doi:10.1175/jas3436.1

Sea Spray Impacts on Intensifying Midlatitude Cyclones

2005· article· en· W2093906765 sur OpenAlexafffund
William Perrie, Weiqing Zhang, Edgar L. Andreas, Weibiao Li, John R. Gyakum, Ron McTaggart‐Cowan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensMcGill UniversityBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésExtratropical cycloneMiddle latitudesCyclone (programming language)Environmental scienceClimatologyCyclogenesisAtmospheric sciencesMesoscale meteorologySea sprayWinter stormLatent heatStormMeteorologyGeologyOceanographyAerosolGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Air–sea transfer processes over the ocean strongly affect how hurricanes develop. High winds generate large amounts of sea spray, which can modify the transfer of momentum, heat, and moisture across the air–sea interface. However, the extent to which sea spray can modify extratropical or midlatitude hurricanes and intense cyclones has not been resolved. This paper reports simulations of extratropical Hurricanes Earl (1998) and Danielle (1998) and an intense winter cyclone from January 2000 using a mesoscale atmospheric model and a recent sea spray parameterization. These simulations show that sea spray can increase the sea surface heat flux, especially the latent heat flux, in a midlatitude cyclone and that sea spray’s impact on cyclone intensity depends on the storm structure and development and is strongest for cyclones with high winds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
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 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

Citations50
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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