Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fundamental and dominant process operating in all ice‐wedge networks is thermal contraction fracturing. This assumption forms the basis of a numerical model combining fracture initiation and propagation in frozen ground and ice, influence of open fractures on stresses, growth of ice wedges and ground deformation above wedges (Plug and Werner, 2001 , 2002 ). Modelled polygonal networks self‐organise through interactions between fractures, stress and re‐fracture in ice wedges. The resultant polygonal form feeds back on fracturing in individual ice wedges. Spacing, wedge width and fracture frequency in wedges do not reflect mean climate parameters, but instead are sensitive to infrequent climate events and initial conditions, and may vary even under stationary climate — meaning that ice‐wedge casts are difficult to use as estimators of past climate. Burn ( 2004 ) suggested that that some of the assumptions underlying the model are incorrect in that they either misrepresent field conditions or ignore crucial site‐specific factors. These criticisms misread and invert the goal of our work, shared in part by any modelling exercise or field investigation, which is to elucidate common, robust behaviours and characteristics across a range of sites rather than to reproduce or describe in precise terms a particular instance. Copyright © 2007 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».