MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104742823 · doi:10.1175/jpo-d-13-0104.1

Global Patterns of Diapycnal Mixing from Measurements of the Turbulent Dissipation Rate

2014· article· en· W2104742823 sur OpenAlexaff
Amy F. Waterhouse, Jennifer MacKinnon, Jonathan D. Nash, Matthew H. Alford, Eric Kunze, Harper L. Simmons, Kurt L. Polzin, Louis C. St. Laurent, Oliver Sun, Robert Pinkel, Lynne D. Talley, Caitlin B. Whalen, Tycho N. Huussen, Glenn S. Carter, Ilker Fer, Stephanie Waterman, Alberto C. Naveira Garabato, Thomas B. Sanford, Craig M. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Oceanography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKNational Science Foundation
Mots-clésDissipationInternal waveTurbulenceThermal diffusivityGeologyCTDMechanicsPhysicsOceanographyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The authors present inferences of diapycnal diffusivity from a compilation of over 5200 microstructure profiles. As microstructure observations are sparse, these are supplemented with indirect measurements of mixing obtained from (i) Thorpe-scale overturns from moored profilers, a finescale parameterization applied to (ii) shipboard observations of upper-ocean shear, (iii) strain as measured by profiling floats, and (iv) shear and strain from full-depth lowered acoustic Doppler current profilers (LADCP) and CTD profiles. Vertical profiles of the turbulent dissipation rate are bottom enhanced over rough topography and abrupt, isolated ridges. The geography of depth-integrated dissipation rate shows spatial variability related to internal wave generation, suggesting one direct energy pathway to turbulence. The global-averaged diapycnal diffusivity below 1000-m depth is O(10−4) m2 s−1 and above 1000-m depth is O(10−5) m2 s−1. The compiled microstructure observations sample a wide range of internal wave power inputs and topographic roughness, providing a dataset with which to estimate a representative global-averaged dissipation rate and diffusivity. However, there is strong regional variability in the ratio between local internal wave generation and local dissipation. In some regions, the depth-integrated dissipation rate is comparable to the estimated power input into the local internal wave field. In a few cases, more internal wave power is dissipated than locally generated, suggesting remote internal wave sources. However, at most locations the total power lost through turbulent dissipation is less than the input into the local internal wave field. This suggests dissipation elsewhere, such as continental margins.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations563
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physical OceanographyMême sujetOceanographic and Atmospheric ProcessesTravaux en français237 207