MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169671008 · doi:10.1017/s0022112009007654

Low-mode internal tide generation by topography: an experimental and numerical investigation

2009· article· en· W2169671008 sur OpenAlexfundno aff
Paula Echeverri, M. R. Flynn, Kraig B. Winters, Thomas Peacock

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBaroclinityBarotropic fluidInternal tideHarmonicsRidgeGeologyEnergy fluxNonlinear systemMode (computer interface)Channel (broadcasting)MechanicsInternal waveNormal modeScale (ratio)PhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyse the low-mode structure of internal tides generated in laboratory experiments and numerical simulations by a two-dimensional ridge in a channel of finite depth. The height of the ridge is approximately half of the channel depth and the regimes considered span sub- to supercritical topography. For small tidal excursions, of the order of 1% of the topographic width, our results agree well with linear theory. For larger tidal excursions, up to 15% of the topographic width, we find that the scaled mode 1 conversion rate decreases by less than 15%, in spite of nonlinear phenomena that break down the familiar wave-beam structure and generate harmonics and inter-harmonics. Modes two and three, however, are more strongly affected. For this topographic configuration, most of the linear baroclinic energy flux is associated with the mode 1 tide, so our experiments reveal that nonlinear behaviour does not significantly affect the barotropic to baroclinic energy conversion in this regime, which is relevant to large-scale ocean ridges. This may not be the case, however, for smaller scale ridges that generate a response dominated by higher modes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,313

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
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'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

Citations61
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fluid MechanicsMême sujetOceanographic and Atmospheric ProcessesTravaux en français237 207