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Enregistrement W2155780759 · doi:10.1175/jpo-d-12-061.1

Parameterizing Surface and Internal Tide Scattering and Breaking on Supercritical Topography: The One- and Two-Ridge Cases

2013· article· en· W2155780759 sur OpenAlexaff
Jody Klymak, Maarten C. Buijsman, Sonya Legg, Robert Pinkel

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Oceanography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarotropic fluidInternal tideRidgeGeologyBaroclinityDissipationTurbulenceStratification (seeds)CrestMechanicsForcing (mathematics)ScatteringGeophysicsGeometryInternal wavePhysicsClimatologyOpticsOceanographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A parameterization is presented for turbulence dissipation due to internal tides generated at and impinging upon topography steep enough to be “supercritical” with respect to the tide. The parameterization requires knowledge of the topography, stratification, and the remote forcing—either barotropic or baroclinic. Internal modes that are arrested at the crest of the topography are assumed to dissipate, and faster modes assumed to propagate away. The energy flux into each mode is predicted using a knife-edge topography that allows linear numerical solutions. The parameterization is tested using high-resolution two-dimensional numerical models of barotropic and internal tides impinging on an isolated ridge, and for the generation problem on a two-ridge system. The recipe is seen to work well compared to numerical simulations of isolated ridges, so long as the ridge has a slope steeper than twice the critical steepness. For less steeply sloped ridges, near-critical generation becomes more dominant. For the two-ridge case, the recipe works well when compared to numerical model runs with very thin ridges. However, as the ridges are widened, even by a small amount, the recipe does poorly in an unspecified manner because the linear response at high modes becomes compromised as it interacts with the slopes.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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