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Enregistrement W4401574715 · doi:10.1175/jas-d-24-0018.1

Direct Entrainment as a Measure of Dilution

2024· article· en· W4401574715 sur OpenAlexaff
Gunho Oh, Philip H. Austin

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrainment (biomusicology)Measure (data warehouse)DilutionEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyClimatologyGeologyThermodynamicsPhysicsComputer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The turbulent transport of mass, energy, moisture, and momentum between the clouds and the surrounding environment plays a central role in determining the vertical structure of the troposphere. This article investigates the connection between net entrainment, defined here as the net transport of air into individual clouds, and net dilution, defined as the tendencies of passive tracers such as static energy or total water mixing ratio. Entrainment and detrainment rates for 2.6 × 106 individual cloud samples are obtained from a large-eddy simulation of shallow convective boundary layer atmosphere that explicitly calculates the turbulent fluxes across the cloud boundaries. The equations describing the tendencies of cloud mass and tracer concentrations are derived as a function of directly calculated entrainment and detrainment rates of the individual clouds, and used to calculate net entrainment and dilution rates. Directly calculated net entrainment and dilution rates agree well with cloud mass and tracer tendencies and give a dilution time scale of 13 min. In contrast, the traditional bulk-plume approximation overestimates the effect of entrainment and detrainment on the dilution of cloud field properties due to the differential tracer transport through the moist shell surrounding the cloud. Using direct measures of entrainment and detrainment for individual clouds separates different processes that influence the turbulent mass transport between the clouds and their environment.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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