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Enregistrement W2134685914 · doi:10.1175/jtech-d-13-00069.1

Eddy Seeding in the Labrador Sea: A Submerged Autonomous Launch Platform Application

2013· article· en· W2134685914 sur OpenAlexaboutno aff
Heather Furey, M. Femke de Jong, James R. Valdes, Amy S. Bower

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWoods Hole Oceanographic InstitutionEli Lilly and CompanyNational Science Foundation
Mots-clésMooringAnticycloneEddyOceanographyGeologyEnvironmental scienceClimatologyMeteorologyTurbulenceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two submerged autonomous launch platforms (SALPs) were deployed at 500-m depth on a deep-water mooring in the northeastern Labrador Sea from 2007 to 2009 to automatically release profiling floats into passing warm-core anticyclonic Irminger Rings (IRs). The objective was to investigate the rings’ vertical structure and evolution as they drifted from their formation site near the western coast of Greenland to the area of deep convection in the south-central part of the basin. Mechanically and electronically, the SALP worked well: 10 out of 11 floats were successfully released from the mooring over 2 years. However, getting floats trapped in eddy cores using a preprogrammed release algorithm based on temperature and pressure (a proxy for current speed) measured by the SALPs met with limited success mainly because 1) the floats settled at a park pressure that was initially too deep, below the volume of water trapped in the eddy core; 2) the eddies translated past the mooring much more quickly than anticipated; and 3) there is a seasonal cycle in both background and eddy core temperature that was not known a priori and therefore not accounted for in the release algorithm. The other mooring instruments (100–3000 m) revealed that 12 anticyclones passed by the mooring in the 2-yr monitoring period. Using this independent information, the authors assessed and improved the release algorithm, still based on ocean conditions measured at one depth, and found that much better performance could have been achieved with an algorithm that allowed for faster eddy translation rates and the seasonal temperature cycle.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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