MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W16187068 · doi:10.1007/s00418-005-0048-2

An Operational Model of Iceberg Drift

2005· article· en· W16187068 sur OpenAlexaff
Ivana Kubat, Mohamed Sayed, Stuart B. Savage, Tom Carrières

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offshore and Polar Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMcGill UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcebergDragForcing (mathematics)Current (fluid)Parametric statisticsIce calvingWaterlineKeelGeologyMeteorologyMechanicsMarine engineeringEnvironmental scienceClimatologyEngineeringOceanographySea iceMathematicsGeographyPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new iceberg drift, deterioration and calving model has been under development at the Canadian Ice Service (CIS). The model includes several new features including the utilization of detailed environmental forcing input, and a robust implicit numerical solution method. In particular, the vertical distribution of water current is incorporated in calculations of water drag force on the iceberg keel. The model is also the first to include treatment of calving, prediction of calved ice piece size distribution and deterioration, as well as the drift of calved pieces. This paper gives a description of the drift model formulation, and verification tests that include comparisons of model predictions with field observations. Additionally, the paper presents the outcome of a parametric study aimed at examining the sensitivity of iceberg drift to input parameters and environmental forcing. Tests examined the role of water and air drag coefficients, water current, wind waves and the waterline length of the iceberg. A number of scenarios of input water current, and wind drag force were also considered. The results determine the impact of the input parameters and variables on predicted iceberg tracks.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations54
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Offshore and Polar EngineeringMême sujetArctic and Antarctic ice dynamicsTravaux en français237 207