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Enregistrement W2603543940

Estimating diffusivity from the mixed layer heat and salt balances in the North Pacific

2015· article· en· W2603543940 sur OpenAlexaff
Meghan F. Cronin, Noel A. Pelland, Steve Emerson, William R. Crawford

Notice bibliographique

RevueAGU Fall Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixed layerOcean gyreThermal diffusivityClimatologyEnvironmental scienceStratification (seeds)Heat fluxArgoAtmospheric sciencesFlux (metallurgy)MeteorologyGeologySubtropicsGeographyHeat transferMaterials scienceMechanicsThermodynamicsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data from two National Oceanographic and Atmospheric Administration (NOAA) surface moorings in the North Pacific, in combination with data from satellite, Argo floats and glider (when available), are used to evaluate the residual diffusive flux of heat across the base of the mixed layer from the surface mixed layer heat budget. The diffusion coefficient (i.e., diffusivity) is then computed by dividing the diffusive flux by the temperature gradient in the 20-m transition layer just below the base of the mixed layer. At Station Papa in the NE Pacific subpolar gyre, this diffusivity is 1 × 10−4 m2/s during summer, increasing to ∼3 × 10−4 m2/s during fall. During late winter and early spring, diffusivity has large errors. At other times, diffusivity computed from the mixed layer salt budget at Papa correlate with those from the heat budget, giving confidence that the results are robust for all seasons except late winter-early spring and can be used for other tracers. In comparison, at the Kuroshio Extension Observatory (KEO) in the NW Pacific subtropical recirculation gyre, somewhat larger diffusivities are found based upon the mixed layer heat budget: ∼ 3 × 10−4 m2/s during the warm season and more than an order of magnitude larger during the winter, although again, wintertime errors are large. These larger values at KEO appear to be due to the increased turbulence associated with the summertime typhoons, and weaker wintertime stratification. This article is protected by copyright. All rights reserved.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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