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Enregistrement W3173050191 · doi:10.34237/1008921

Coastal windstorms create unsteady, unpredictable storm surges in a fluvial Maine estuary

2021· article· en· W3173050191 sur OpenAlexaff
Preston Spicer, Pascal Matte, Kimberly Huguenard, Laura N. Rickard

Notice bibliographique

RevueShore & Beach · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorm surgeEstuarySurgeFluvialTidal irrigationStormEnvironmental scienceForcing (mathematics)OceanographyHydrology (agriculture)GeologyDischargeClimatologyGeomorphologyGeographyDrainage basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Storm surges create coastal flooding that can be damaging to life and property. In estuaries with significant river influence (fluvial), it is possible for tides, storm surge, and river discharge to interact and enhance surges relative to the immediate coast. These tide-surge-river interactions were previously identified in a fluvial Maine estuary as higher frequency (>four cycles per day) oscillations to storm surge which were proposed to be incited by enhanced friction and resonance during certain windstorm events (Spicer et al. 2019). The relative contributions to tide-surge-river interaction from atmospheric forcing variables (wind, barometric pressure, and externally generated surge) remains unclear. This work seeks to decompose and analyze a recent windstorm surge event to better isolate the effects of atmospheric forcing on tidesurge- river interaction. Results show total storm surges in the fluvial estuary to be two times larger than at the estuary mouth because of tide-surge-river interaction. Analysis indicated at least 50% of the magnitude of tide-surge-river interactions are created by non-tidal forcing, in the form of wind, enhancing frictional energy in the estuary. The remaining tide-surge-river interaction is likely a result of changes in tidal wave propagation speed due to surge deepening the mean estuary water level.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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