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Enregistrement W4299410857 · doi:10.1002/essoar.10506709.2

Focusing and defocusing of tropical cyclone generated waves by ocean current refraction

2022· preprint· en· W4299410857 sur OpenAlexaff
Rui Sun, Ana B. Villas Bôas, Aneesh C. Subramanian, Bruce D. Cornuelle, Matthew R. Mazloff, Arthur J. Miller, Sabique Langodan, Ibrahim Hoteit

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesKing Abdullah University of Science and TechnologyNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTropical cycloneRefractionGeologyTropical waveClimatologyWavelengthCurrent (fluid)Cyclone (programming language)Wind waveAmplitudeRogue waveSatelliteSurface waveMeteorologyGeophysicsOceanographyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waves generated by tropical cyclones can have devastating effects on coastal regions. However, the role of ocean currents in modifying wave amplitudes, wavelengths, and directions is commonly overlooked in wave forecasts, despite the fact that these interactions can lead to extreme wave conditions. Here, we use satellite observations and wave modeling to quantify the effects of ocean currents on the surface waves generated during a tropical cyclone event in the Arabian Sea. As a case study, this paper documents beams of wave heights originating from the eyewall of a tropical cyclone caused by current-induced refraction. Alternating regions of high and low wave heights in the model simulations are consistent with observations and extend for thousands of kilometers all the way to 100 m isobath. Our results highlight the importance of accounting for wave refraction by currents in order to accurately predict the impact of tropical cyclone generated waves on coastal regions.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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