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Enregistrement W3176745510 · doi:10.48550/arxiv.2107.00632

Internal tide generation from non-uniform barotropic body forcing

2021· preprint· en· W3176745510 sur OpenAlexaff
Christos Papoutsellis, Matthieu Mercier, Nicolas Grisouard

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeamountContinental shelfGeologyOceanographyInternal tideContinental marginPaleontologyInternal waveTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We model linear, inviscid non-hydrostatic internal tides generated by the interaction of a barotropic tide with variable topography in two dimensions. We first derive an asymptotic solution for the nonuniform barotropic flow over the topography that serves as forcing for the baroclinic equations. The resulting internal-tide generation problem is reformulated as a Coupled-Mode System (CMS) by means of a series decomposition of the baroclinic stream function in terms of vertical basis functions. We solve this CMS numerically and also provide a method for estimating the sea-surface signature of internal tides. We consider several seamounts and shelf profiles and perform calculations for a wide range of (topographic) heights and slopes. For subcritical topographies, the energy flux as a function of height exhibits local maxima, separated by cases of weakly- or even non-radiating topographies. For supercritical topographies, the energy flux generally increases with height and criticality. Our calculations agree with the Weak Topography Approximation only for very small heights. Perhaps more surprisingly, they agree with the Knife Edge model only for moderately supercritical topographies. We also compare the effect of the adjusted barotropic tide on the energy flux and the local properties of the baroclinic field with other semi-analytical methods based on a uniform barotropic tide. We observe significant differences in the flow field near the topographies only.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,122 · 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

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