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Enregistrement W2960186963 · doi:10.3389/fmars.2019.00457

SEASTAR: A Mission to Study Ocean Submesoscale Dynamics and Small-Scale Atmosphere-Ocean Processes in Coastal, Shelf and Polar Seas

2019· article· en· W2960186963 sur OpenAlexaff
Christine Gommenginger, Bertrand Chapron, Christian E. Buckingham, Baylor Fox‐Kemper, Leif E. B. Eriksson, F. Soulat, Clément Ubelmann, Francisco J. Ocampo‐Torres, Bruno Buongiorno Nardelli, David A. Griffin, Paco López‐Dekker, Per Knudsen, Ole Andersen, Lars Stenseng, Neil Stapleton, William Perrie, Nelson Violante-Carvalho, Johannes Schulz‐Stellenfleth, David Woolf, Jordi Isern‐Fontanet, Fabrice Ardhuin, Patrice Klein, Alexis Mouche, Ananda Pascual, Xavier Capet, Danièle Hauser, Ad Stoffelen, Rosemary Morrow, Lotfi Aouf, Øyvind Breivik, Lee‐Lueng Fu, Johnny A. Johannessen, Yevgeny Aksenov, Lucy Bricheno, Joël Hirschi, Adrien Martin, Adrian P. Martin, A. J. George Nurser, Jeff A. Polton, Judith Wolf, Harald Johnsen, Alexander Soloviev, Gregg Jacobs, Fabrice Collard, Steve Groom, Vladimir Kudryavtsev, John Wilkin, Victor Navarro, Alexander V. Babanin, Matthew Martin, John Siddorn, Andrew Saulter, Tom P. Rippeth, Bill Emery, Nikolai Maximenko, Roland Romeiser, Hans C. Graber, Aïda Alvera Azcarate, Christopher W. Hughes, Doug Vandemark, José António Pereira da Silva, Peter Jan van Leeuwen, Alberto C. Naveira Garabato, Johannes Gemmrich, Amala Mahadevan, José Juan González Márquez, Y. Munro, Sam Doody, Geoff Burbidge

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of VictoriaBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésOceanographySea iceOcean currentAtmosphere (unit)Ocean dynamicsSea-surface heightGeologyEnvironmental scienceScatterometerSea surface temperatureTemporal scalesStratification (seeds)Ocean colorClimatologySatelliteMeteorologyWind speedGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-resolution satellite images of ocean color and sea surface temperature reveal an abundance of ocean fronts, vortices and filaments at scales below 10 km but measurements of ocean surface dynamics at these scales are rare. There is increasing recognition of the role played by small scale ocean processes in ocean-atmosphere coupling, upper-ocean mixing and ocean vertical transports, with advanced numerical models and in situ observations highlighting fundamental changes in dynamics when scales reach 1 km. Numerous scientific publications highlight the global impact of small oceanic scales on marine ecosystems, operational forecasts and long-term climate projections through strong ageostrophic circulations, large vertical ocean velocities and mixed layer re-stratification. Small-scale processes particularly dominate in coastal, shelf and polar seas where they mediate important exchanges between land, ocean, atmosphere and the cryosphere e.g. freshwater, pollutants. As numerical models continue to evolve towards finer spatial resolution and increasingly complex coupled atmosphere-wave-ice-ocean systems, modern observing capability lags behind, unable to deliver the high-resolution synoptic measurements of total currents, wind vectors and waves needed to advance understanding, develop better parameterizations and improve model validations, forecasts and projections. SEASTAR is a satellite mission concept that proposes to directly address this critical observational gap with synoptic two-dimensional imaging of total ocean surface current vectors and wind vectors at 1 km resolution and coincident directional wave spectra. Based on major recent advances in squinted along-track Synthetic Aperture Radar interferometry, SEASTAR is an innovative, mature concept with unique demonstrated capabilities, seeking to proceed towards spaceborne implementation within Europe and beyond.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations78
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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