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Enregistrement W1968945572 · doi:10.1088/1742-6596/555/1/012038

Torque Fluctuations In The Framework Of A Multifractal 23/9-Dimensional Turbulence Model

2014· article· en· W1968945572 sur OpenAlexaff
George Fitton, Ioulia Tchiguirinskaia, Daniel Schertzer, S. Lovejoy

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultifractal systemTurbulencePhysicsStatistical physicsDivergence (linguistics)Boundary layerConstant (computer programming)TorqueWind speedMechanicsMeteorologyMathematicsFractalMathematical analysisComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have carried out in-depth analyses of boundary-layer wind velocity data within a universal multifractal (UM) framework. Within the UM framework the statistics of a given field are characterised with the help of the three parameters α, C1 and H. With these three parameters one fully describes the wind velocity fields up to and including the order qD after which the divergence of statistical moments intervenes. Studies at different sites have shown that the parameter α – the multifractality index – of the horizontal and vertical shears of the horizontal wind remains fairly constant at approximately 1.7. In this study we show how the two remaining parameters C1 and H vary for two very different sites/datasets and discuss what the consequences of this variability are for the fluctuations of the torque.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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