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Enregistrement W4320005473 · doi:10.5670/oceanog.2023.108

Sensitive Temperature Probes Detail Different Turbulence Processes in the Deep Mediterranean

2023· article· en· W4320005473 sur OpenAlexfundno aff
Hans van Haren

Notice bibliographique

RevueOceanography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKoninklijk Nederlands Instituut voor Onderzoek der ZeeUniversity of WaterlooNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésGeologyTurbulenceInternal waveEddyInternal tideStratification (seeds)Mesoscale meteorologyOceanographyTurbulence kinetic energyMediterranean seaThermoclineCircumpolar deep waterGeophysicsAtmospheric sciencesMediterranean climateMeteorologyPhysicsDeep waterGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to large-scale water flows and eddies, small-scale turbulent mixing distributes heat, water masses, and suspended matter in the deep sea. In contrast to turbulent mixing near the sea surface, which is driven by wind and waves and redistributes solar heat input, large-scale mixing in the deep sea occurs near steep underwater topography such as ridges, seamounts, and continental slopes. For example, above the continental slope in the Western Mediterranean Sea, boundary flows, (sub-)mesoscale eddies, and internal waves dominate water motions. In this area, wintertime dense-water formation, breaking of internal waves, and geothermal heating are associated with turbulent mixing. As a result, vertical stable density stratification is very weak. Detailed observations of turbulent mixing in the deep sea are rare and demand high-resolution instrumentation. This paper provides an overview of various types of deep Mediterranean turbulence observed using high-resolution temperature sensors, including weak turbulence resulting from stable internal waves in late summer and autumn, strong turbulence caused by geothermal heating from below in winter, and moderate turbulence induced by stratified waters pressing down from above during dense-water formation in late winter and spring.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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