MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897412148 · doi:10.1029/2018gl079745

Linkage Between Westerly Wind Bursts and Tropical Cyclones

2018· article· en· W2897412148 sur OpenAlexaff
Tao Lian, Dake Chen, Youmin Tang, Xiaohui Liu, Jie Feng, Lei Zhou

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTropical cycloneClimatologyWesterliesSeasonalityEnvironmental scienceAtmospheric sciencesGeologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The westerly wind burst (WWB) in the equatorial Pacific strongly impacts on the genesis and diversity of El Niño, as manifested by its crucial role in the 2014–2016 El Niño events. However, the origin of WWB is still far from clear, rendering El Niño prediction, a persistently challenging task. Here we confirm a robust linkage between WWB and tropical cyclone (TC) from a set of observational and reanalysis data. Specifically, about 69% of WWBs were closely associated with TCs in the western tropical Pacific, and the three‐dimensional structure of WWBs highly resembled that of TCs. Such a close relationship readily explains not only the unidirectional and intermittent nature of WWBs but also the state dependency, seasonality, and spatial distribution of these bursts. An important implication is that, with skillful seasonal forecast of WWB‐associated TCs, we may be able to predict the seasonal activity of WWBs and thus improve El Niño prediction.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetTropical and Extratropical Cyclones ResearchTravaux en français237 207