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Enregistrement W2971716901 · doi:10.1175/jtech-d-18-0237.1

The Effect of Measurement Limitations on High-Frequency Radar-Derived Spectral Energy Fluxes

2019· article· en· W2971716901 sur OpenAlexafffund
Jean Clary, Louis-Philippe Nadeau, Cédric Chavanne

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnergy cascadeCascadeEnvironmental scienceRobustness (evolution)TurbulenceAmplitudeEnergy fluxPhysicsComputational physicsRemote sensingMeteorologyStatistical physicsGeologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ocean’s inverse cascade of energy from small to large scales has been confirmed from satellite altimetry for scales larger than 100 km. However, measurements of the direct energy cascade to smaller scales have remained difficult to obtain. Here, the possibility of estimating these energy transfers to smaller scales from observations by high-frequency radars is investigated using numerical simulations. Synthetic measurements are first extracted from a quasigeostrophic simulation of freely decaying turbulence for which the reference energy flux is characterized by the transition from positive to negative values. Fluxes obtained from synthetic data are compared to this reference flux in order to assess the robustness to various measurement limitations. The geometry of the observational domain (nonperiodicity, domain size, and aspect ratio) affects mostly large scales, while the spatial resolution of the instruments affects mostly small scales. In contrast, measurement noise and missing data affect both large and small scales. Despite resulting in significant biases in the amplitude of the fluxes, the transition scale between the positive and negative fluxes is relatively robust to measurement limitations. These results are also confirmed using a simulation from a primitive-equations model in a realistic coastal geometry.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,397

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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