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Enregistrement W2069439440 · doi:10.3189/172756503781830935

Statistical behaviour of the deformation for first loading of polycrystalline ice

2003· article· en· W2069439440 sur OpenAlexaff
L. W. Gold

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensCommunity Sector Council Newfoundland and Labrador
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLog-normal distributionProbability density functionMaterials sciencePerpendicularDeformation (meteorology)PopulationFracture (geology)CrystalliteDislocationGeologyComposite materialGeometryMathematicsStatisticsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A statistical analysis of the lengths of grain-boundary and transgranular cracks induced during the initial straining of columnar-grain ice by a compressive load applied perpendicular to the long direction of the columns is presented. The analysis shows that the crack lengths are randomly distributed and form distinct but correlated populations.The lognormal distribution function is shown to be a good descriptor of the populations for 5–90% of their range. Statistical models are presented for the lognormal behaviour of the crack-length distribution and for the strain dependence of the crack density. The models assume that a change in the value of the random variable of the respective population depends on the population value of the variable at the time of the change. It is shown that the model for the strain dependence of the crack density is suitable for the strain dependence of the acoustic emission, measured in both columnar-grain and granular ice subject to constant compressive loads. Evidence is also presented for a lognormal dependence of the dislocation density on strain. The analysis demonstrates that the cracks that form during the initial straining of polycrystalline ice are independent, random events and that the resulting crack populations are precursors to failure by fracture.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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