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Enregistrement W2175586943 · doi:10.1175/jtech1799.1

A Self-Contained Acoustic Scintillation Instrument for Path-Averaged Measurements of Flow and Turbulence with Application to Hydrothermal Vent and Bottom Boundary Layer Dynamics

2005· article· en· W2175586943 sur OpenAlexaff
Daniela Di Iorio, David Lemon, R.A.J. Chave

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensASL Environmental Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceTurbulence kinetic energyPlumeBoundary layerScintillationAdvectionGeologyCurrent meterMechanicsBuoyancyPhysicsMeteorologyOpticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A self-contained acoustical scintillation instrument is described that has been used to measure flow and turbulence characteristics in two diverse oceanographic settings. This instrument is a battery-operated and internally logging acoustic propagation system that is ideally suited to monitor long-term flow and small-scale effective refractive index fluctuations. When the temperature variability dominates the acoustic scattering, as is the case of a hydrothermal vent plume, then a measure of the vertical buoyancy-driven flow, together with the root-mean-square temperature fluctuations, can be obtained. Results for vent structure Hulk of the Main Endeavour vent field of the Juan de Fuca Ridge show that the long-term (71 days) temperature fluctuations, together with the vertical flow, can be used to estimate heat flux density. Measurements also show oscillations in the log-amplitude variance that result from plume advection by the ambient tidal currents and demonstrate the need for a long time series measurement. When the turbulent velocity dominates the acoustic scattering, as is the case in some energetic bottom boundary layer flows, then the turbulent kinetic energy dissipation rate is derived, assuming isotropic and homogeneous models. The methodology and results are summarized from an application to the Bosporus Canyon of the Black Sea, to monitor the flow and turbulence associated with Mediterranean seawater inflow.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,403

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 savante0,0000,000
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 GPT0,191
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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