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Enregistrement W3125895570 · doi:10.1080/1755876x.2021.1872229

The Stokes drift in ocean surface drift prediction

2021· article· en· W3125895570 sur OpenAlexafffundabout
Tamkpanka Tamtare, Dany Dumont, Cédric Chavanne

Notice bibliographique

RevueJournal of Operational Oceanography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMarine Environmental Observation Prediction and Response Network
Mots-clésStokes driftOcean currentDrift currentOcean surface topographyTerm (time)Current (fluid)MeteorologySurface (topology)ClimatologySea-surface heightAtmosphere (unit)GeologyEnvironmental sciencePhysicsGeodesySurface waveSea surface temperatureMathematicsOceanographyGeometryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of explicitly resolving the Stokes drift in ocean surface drift modelling is demonstrated by comparing four models with 58,612 observational data points obtained from undrogued drifting buoys in the Estuary and Gulf of St. Lawrence, Canada. Drift model inputs are obtained from regional atmosphere and ocean circulation, and spectral wave models. The control drift model considers near-surface currents provided by the top grid cell of the ocean circulation model, which is 5-m thick, and a correction term proportional to the near-surface wind. The three other drift models account for the unresolved near-surface current shear by extrapolating the near-surface currents to the surface assuming Ekman dynamics. Two of these models consider explicitly the Stokes drift, with and without a wind correction term. Proposed models reduce the mean separation distance between observed and predicted trajectories by 34–40% relative to the control model, on average, for forecast times ranging from 3 to 72 h. The best improvement with respect to all metrics used is, however, obtained for the model that takes into account the near-surface shear correction and the Stokes drift, without any wind correction term (skill score of 0.93 after 3 h and 0.81 after 72 h).

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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