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Enregistrement W4405780550 · doi:10.2151/jmsj.2025-008

Recent Research and Operational Tools for Improved Understanding and Diagnosis of Tropical Cyclone Inner Core Structure

2024· article· en· W4405780550 sur OpenAlexaff
Kosuke Ito, Yoshiaki Miyamoto, Chun‐Chieh Wu, Anthony C. Didlake, James Hlywiak, Yi-Hsuan HUANG, Tsz‐Kin Lai, Lauren Pattie, Nannan Qin, Udai Shimada, Dandan Tao, Yohei Yamada, Jun A. Zhang, Sachie Kanada, Derrick Herndon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Meteorological Society of Japan Ser II · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMoonshot Research and Development ProgramOffice of Naval ResearchMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceNational Science and Technology CouncilNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésTropical cycloneInner coreCore (optical fiber)Cyclone (programming language)ClimatologyMeteorologyComputer scienceGeologyGeographyGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inner core of a tropical cyclone (TC) is vital for TC energetics and often undergoes dramatic changes. This article provides a review on the understanding and operational practices of the structural changes in the TC inner core, mainly focusing on recent literature and activities. The inner core structure of a TC is generally described as an axisymmetric vortex in the vicinity of a hydrostatic and gradient wind-balanced state. However, this schematic can sometimes be oversimplified. Recent studies have documented small-scale features of the inner core, structural changes in TC rapid intensification, secondary eyewall formation, and eyewall replacement cycles using observational data, and idealized and sophisticated models. In line with the progress in understanding the inner core structure, several operational agencies have recently analyzed TC structural changes using their subjective analyses or diagnostic tools, contributing to disaster prevention. We also discuss potential impacts of climate change on the inner core structure, for which further work is required to reach a solid conclusion.

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 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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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