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Enregistrement W3080269115 · doi:10.1175/jpo-d-19-0299.1

Effects of Adding Forced Near-Inertial Motion to a Wind-Driven Channel Flow

2020· article· en· W3080269115 sur OpenAlexafffund
Stephanne Taylor, David Straub

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Oceanography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensMcGill UniversityBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKinetic energyMechanicsGeostrophic windPhysicsRange (aeronautics)TurbulenceTurbulence kinetic energyReynolds numberEnergy–depth relationship in a rectangular channelLow frequencyFlow (mathematics)Reynolds stressRADIUSComputational physicsOpen-channel flowClassical mechanicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An eddy-resolving primitive equation ocean model is used to examine energy transfers between frequency bands. Steady wind forcing is used to drive a geostrophic channel to which high-frequency winds are added. This excites near-inertial motion, which exerts a Reynolds stress on the slowly varying flow and acts to transfer kinetic energy between low and high frequencies. These transfers extract balanced energy primarily from the mesoscale. A frequency analysis of the transfers shows the bulk of the energy to be extracted from an intermediate range of frequencies that are large relative to the dominant kinetic energy–containing frequencies and small relative to the spectral gap separating high- and low-frequency bands. This phenomenon is robust and is found in systems spanning two orders of magnitude of kinetic energy. Direct calculation of potential energy transfers proved more difficult but nonetheless shows a similar low-to-high frequency transfer. For the parameter range considered, the ratio of potential-to-kinetic energy transfers is slightly larger than unity, and as such is consistent with balanced energy being extracted from horizontal scales that are somewhat larger than the relevant deformation radius.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,558

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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