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Enregistrement W3042171967 · doi:10.1029/2020gl088550

Eddy Kinetic Energy in the Arctic Ocean From a Global Simulation With a 1‐km Arctic

2020· article· en· W3042171967 sur OpenAlexaboutno aff
Qiang Wang, Nikolay Koldunov, Sergey Danilov, Dmitry Sidorenko, Claudia Wekerle, Patrick Scholz, Igor Bashmachnikov, Thomas Jung

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésHaloclineArcticEddyGeologyClimatologyMesoscale meteorologyOceanographyOcean currentKinetic energyBoundary currentThermohaline circulationOceanic basinRange (aeronautics)Canada BasinEnvironmental scienceStructural basinMeteorologyGeomorphologyGeographyPhysicsTurbulenceSalinity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Simulating Arctic Ocean mesoscale eddies in ocean circulation models presents a great challenge because of their small size. This study employs an unstructured‐mesh ocean‐sea ice model to conduct a decadal‐scale global simulation with a 1‐km Arctic. It provides a basinwide overview of Arctic eddy energetics. Increasing model resolution from 4 to 1 km increases Arctic eddy kinetic energy (EKE) and total kinetic energy (TKE) by about 40% and 15%, respectively. EKE is the highest along main currents over topography slopes, where strong conversion from available potential energy to EKE takes place. It is high in halocline with a maximum typically centered in the depth range of 70–110 m, and in the Atlantic Water layer of the Eurasian Basin as well. The seasonal variability of EKE along the continental slopes of southern Canada and eastern Eurasian basins is similar, stronger in fall and weaker in spring.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations77
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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