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Enregistrement W2165664796 · doi:10.1029/2009gl038986

Evidence for complete and partial surface renewal at an air‐water interface

2009· article· en· W2165664796 sur OpenAlexaff
Andrew T. Jessup, William E. Asher, Mohamed A. Atmane, Kapil Phadnis, Christopher J. Zappa, Mark Loewen

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterface (matter)Surface (topology)Environmental scienceSurface waterGeologyMeteorologyGeometryPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wind‐wave flume is used to determine the extent to which the thermal boundary layer (TBL) at a wind‐forced air‐water interface is completely renewed from below. We measure skin temperature, T skin , radiometrically, temperature immediately below the TBL, T subskin , using a temperature profiler, and net heat flux using the gradient flux technique. The T skin probability density function, p ( T skin ), and surface renewal time scale, τ , were measured using passive and active infrared imaging techniques, respectively. We find that the mean percentile rank of T subskin in p ( T skin ) is 99.90, implying that complete surface renewal occurs. This result suggests an alternative to radiometric measurement of T skin through the simple combination of an infrared camera and an in situ temperature sensor. Comparison of the temperature difference across the TBL to the expected cooling implies that a significant portion of events only partially renew the TBL. This result should impact efforts to improve air‐sea transfer models.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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