Méthodologie pour une utilisation conjointe de données eulériennes et langrangiennes de courant pour estimer un coefficient de diffusion horizontale côtières
Bibliographic record
Abstract
Le Laboratoire de Sondages Electromagnétiques de l'Environnement Terrestre a une pratique confirmée de la mise en oeuvre des radars Doppler VHF pour la réalisation de mesures eulériennes des courants marins en zone côtière. Avec ce même instrument, on peut réaliser, simultanément aux mesures eulériennes, des mesures lagrangiennes en effectuant le suivi, avec le radar, de flotteurs dérivants de surface équipés de balises. Nous proposons une méthode d'utilisation couplée des données eulériennes et lagrangiennes pour estimer l'importance des phénomènes de diffusion horizontale. L'influence de la résolution spatiale des mesures de courant et du nombre de flotteurs sur la précision des mesures de dispersion a été discutée. Une validation de cette méthode a été effectuée à partir d'une étude numérique sur un exemple de panache fluvial (I'étude de ce dernier est un des axes principaux de recherche du LSEET). Cette étude montre que l'erreur sur l'estimation de ce coefficient pour 5 bouées lâchées et avec une résolution spatiale de (500 x 500) m- peut être de l'ordre de 35%. On obtient ainsi un instrument particulièrement complet de diagnostic dynamique en zone côtière, présentant un grand intérêt pour l'étude d'un rejet ou le transport d'un contaminant.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".