Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plug and Werner ( Nature 2002, vol. 417, pp. 929–933) have constructed a model for the growth of ice‐wedge polygons. Contrary to field evidence, the model describes development of ice wedges in frozen ground beneath a centre line of ridges and assumes that effects associated with perturbations in the thermal stress field due to growth of individual wedges may dissipate in the long run. In the field, troughs , not ridges , overlie wedges, and development of the troughs as the ice wedges grow increases snow accumulation above the wedges, so that older wedges may crack less frequently than younger ice wedges. As a result, the ‘single‐ridge’ model does not replicate the inexorable evolution of polygonal networks in the field, because the underlying assumptions are inconsistent with field conditions. Instead, the ‘single‐ridge’ ice‐wedge model attributes network development only to periods of high thermal stress, i.e. particularly cold winters. The model has been used to simulate development of such networks ab initio , by considering conditions in a recently drained thaw lake. However, the results do not reproduce field conditions because the model operates in frozen, not freezing ground, and therefore the initial modelled network is greatly exaggerated from known field observations. While the conclusions of the modelling are presented in general terms, the model only considers epigenetic polygons, which comprise a small fraction of the ice‐wedge polygons in polar terrain. Other, more extensive, syngenetic and anti‐syngenetic (hillslope) polygon networks are not mentioned. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».