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Enregistrement W2806161085 · doi:10.1029/2017jc013338

Frontal Dynamics of a Buoyancy‐Driven Coastal Current: Quantifying Buoyancy, Wind, and Isopycnal Tilting Influence on the Nova Scotia Current

2018· article· en· W2806161085 sur OpenAlexafffundabout
Mathieu Dever, Øystein Skagseth, Ken Drinkwater, D. Hebert

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Council
Mots-clésBuoyancyIsopycnalHydrographyCurrent meterCurrent (fluid)GliderAdvectionTransectNova scotiaMeteorologyEnvironmental scienceBathythermographGeologyFront (military)OceanographyMechanicsGeographyPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The focus of this study is on the relative roles of winds and buoyancy in driving the Nova Scotia Current (NSC) utilizing detailed hydrographic glider transects along the Halifax Line. We define a Hydrographic Wind Index (HWI) using a simplistic two‐layer model to represent the NSC and its frontal system. The HWI is based on local characteristics of the density front extracted from the glider data (e.g., frontal slope). The impact of wind‐driven isopycnal tilting on the frontal slope is estimated and corrected for to accurately scale the buoyancy‐driven component of the NSC. Observations from independent current profilers deployed across the NSC confirm that the HWI captures the low‐frequency variability of the NSC. The monthly wind‐driven flow is estimated to represent between 1.0% (±0.1%) and 48% (±1%) of the total alongshore currents, with a yearly mean of about 36% (±1%). We demonstrate that using local conditions is more appropriate to the study of buoyancy‐driven currents ranging over distances on the order of (100 km), compared to the traditional approach based on upstream conditions. Contrary to the traditional approach, the HWI is not affected by the advective time lag associated with the downshelf propagation of the buoyant water coming from the upstream source. However, the HWI approach requires high‐resolution data sets, as errors on the estimates of the buoyancy‐ and wind‐driven flows become large as the sampling resolution decreases. Despite being data intensive, we argue that the HWI is also applicable to multisource currents, where upstream conditions are difficult to define.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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