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Enregistrement W4389098316 · doi:10.3389/fmars.2023.1241023

Turbulent diapycnal fluxes as a pilot Essential Ocean Variable

2023· article· en· W4389098316 sur OpenAlexaff
Arnaud Le Boyer, Nicole Couto, Matthew H. Alford, Henri F. Drake, Cynthia Bluteau, Kenneth Hughes, Alberto C. Naveira Garabato, Aurélie J. Moulin, Thomas Peacock, Elizabeth C. Fine, Ali Mashayek, Laura Cimoli, Michael P. Meredith, Angélique Melet, Ilker Fer, Marcus Dengler, Craig Stevens

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésTurbulenceMicroscale chemistryEnvironmental scienceIsopycnalAtmospheric sciencesBuoyancyMesoscale meteorologyMeteorologyOceanographyGeologyPhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We contend that ocean turbulent fluxes should be included in the list of Essential Ocean Variables (EOVs) created by the Global Ocean Observing System. This list aims to identify variables that are essential to observe to inform policy and maintain a healthy and resilient ocean. Diapycnal turbulent fluxes quantify the rates of exchange of tracers (such as temperature, salinity, density or nutrients, all of which are already EOVs) across a density layer. Measuring them is necessary to close the tracer concentration budgets of these quantities. Measuring turbulent fluxes of buoyancy ( J b ), heat ( J q ), salinity ( J S ) or any other tracer requires either synchronous microscale (a few centimeters) measurements of both the vector velocity and the scalar (e.g., temperature) to produce time series of the highly correlated perturbations of the two variables, or microscale measurements of turbulent dissipation rates of kinetic energy ( ϵ ) and of thermal/salinity/tracer variance ( χ ), from which fluxes can be derived. Unlike isopycnal turbulent fluxes, which are dominated by the mesoscale (tens of kilometers), microscale diapycnal fluxes cannot be derived as the product of existing EOVs, but rather require observations at the appropriate scales. The instrumentation, standardization of measurement practices, and data coordination of turbulence observations have advanced greatly in the past decade and are becoming increasingly robust. With more routine measurements, we can begin to unravel the relationships between physical mixing processes and ecosystem health. In addition to laying out the scientific relevance of the turbulent diapycnal fluxes, this review also compiles the current developments steering the community toward such routine measurements, strengthening the case for registering the turbulent diapycnal fluxes as an pilot Essential Ocean Variable.

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)0,001
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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