MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3171946468 · doi:10.5194/egusphere-egu21-16381

Wave-Vortex Interactions in the Submesoscale

2021· article· en· W3171946468 sur OpenAlexaff
Jeffrey Uncu, Nicolas Grisouard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRossby waveVortexPhysicsSea-surface heightMechanicsAltimeterGeophysicsMeteorologyAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Surface Water and Ocean Topography (SWOT) mission is the next generation of satellite altimetry, set to launch in early 2022. It will be the first of its kind to provide global sea surface height (SSH) measurements fine enough to begin resolving the submesoscale. In this newly resolvable regime, “slow” flows (jets, vortices…) interact with internal waves by redistributing wave energy to other wave-vectors and frequencies. This introduces the challenge of distinguishing “slow” flows from waves, which is of key importance for inferring ocean circulation, from SSH measurements. I run numerical simulations of the one layer rotating shallow water equations to model the interaction between a single internal tide mode and vortices in (cyclo)geostrophic balance to characterize scattering and map its relevant parameter space. Preliminary results show wave scattering by vortices with Rossby numbers ranging from 0.1-4 that are not explained by the standard methods (frozen-field approximation, ray tracing…) which have been successful in the mesoscale. We find that the Rossby number, the Burger number, and the ratio of the length and velocity scales of the wave and vortex are all necessary to characterize the interaction in submesoscale regimes. Harmonic analysis is used to highlight the direction of the scattered wave energy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOceanographic and Atmospheric Processes→Travaux en français237 207→