Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estimating the diapycnal mixing rate from standard CTD data by identifying overturning regions in the water column (the Thorpe-scale approach) provides good spatial and temporal coverage but is sometimes limited by instrument noise. This noise leads to spurious density inversions that are difficult to distinguish from real turbulent overturns. Previous efforts to eliminate noise may have overcorrected and hence underestimated the level of mixing. Here idealized density profiles are used to identify the magnitude and characteristics of overturning regions arising entirely from instrument noise, in order to establish a standard against which CTD data can be compared. The key nondimensional parameters are 1) the amplitude of the noise scaled by the density change over the section of profile considered, and 2) the number of data points in the section of profile. In some cases the product of these, which is equal to the amplitude of the noise scaled by the average density difference between consecutive measurements, is more useful than the second parameter. The probability distribution of “run length,” a useful diagnostic, varies significantly across this parameter space. Reasons for this are discussed, and it is shown that CTD data very rarely lie in a region of parameter space where comparison with the probability density function (PDF) of run lengths for a random uncorrelated series, or its rms value 6, is appropriate. The distribution of Thorpe displacements arising entirely from instrument noise, as well as the Thorpe scale and the statistics of density inversions, is also discussed. Analysis of CTD data from the interfaces of the thermohaline staircase in the deep Canada Basin illustrates how the results can be applied in practice to help to distinguish between signal and noise in marginal regimes. Density inversions seen in these data are shown to be no different from those that would result from instrument noise.
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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 | 0,003 | 0,027 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».