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Enregistrement W2133127574 · doi:10.1175/jpo-d-13-0108.1

Using Eulerian and Lagrangian Approaches to Investigate Wind-Driven Changes in the Southern Ocean Abyssal Circulation

2013· article· en· W2133127574 sur OpenAlexafffund
Paul Spence, Erik van Sebille, Oleg A. Saenko, Matthew H. England

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Oceanography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesUniversity of New South WalesUniversity of Victoria
Mots-clésAbyssal zoneWind stressGeologyOcean currentEquatorClimatologyOceanographyDrifterBarotropic fluidOcean heat contentOcean dynamicsEulerian pathCrosswindLagrangianLatitudeMeteorologyGeographyPhysicsGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study uses a global ocean eddy-permitting climate model to explore the export of abyssal water from the Southern Ocean and its sensitivity to projected twenty-first-century poleward-intensifying Southern Ocean wind stress. The abyssal flow pathways and transport are investigated using a combination of Lagrangian and Eulerian techniques. In an Eulerian format, the equator- and poleward flows within similar abyssal density classes are increased by the wind stress changes, making it difficult to explicitly diagnose changes in the abyssal export in a meridional overturning circulation framework. Lagrangian particle analyses are used to identify the major export pathways of Southern Ocean abyssal waters and reveal an increase in the number of particles exported to the subtropics from source regions around Antarctica in response to the wind forcing. Both the Lagrangian particle and Eulerian analyses identify transients as playing a key role in the abyssal export of water from the Southern Ocean. Wind-driven modifications to the potential energy component of the vorticity balance in the abyss are also found to impact the Southern Ocean barotropic circulation.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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