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Enregistrement W2116955752 · doi:10.3189/172756506781828647

Microstructure mapping: a new method for imaging deformation-induced microstructural features of ice on the grain scale

2006· article· en· W2116955752 sur OpenAlexfundno aff
Sepp Kipfstuhl, Ilka Hamann, Anja Lambrecht, Johannes Freitag, Sérgio H. Faria, D.Yu. Grigoriev, Nobuhiko Azuma

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthInstitut Polaire Français Paul Emile VictorEuropean Science FoundationEuropean CommissionPolar Knowledge Canada
Mots-clésGeologySublimation (psychology)Grain boundaryMicrostructureMineralogyRemote sensingMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work presents a method of mapping deformation-related sublimation patterns, formed on the surface of ice specimens, at microscopic resolution (3–4 μm pixel −1 ). The method is based on the systematic sublimation of a microtomed piece of ice, prepared either as a thick or a thin section. The mapping system consists of an optical microscope, a CCD video camera and a computer-controlled xy -stage. About 1500 images are needed to build a high-resolution mosaic map of a 4.5 × 9 cm section. Mosaics and single images are used to derive a variety of statistical data about air inclusions (air bubbles and air clathrate hydrates), texture (grain size, shape and orientation) and deformation-related features (subgrain boundaries, slip bands, subgrain islands and loops, pinned and bulged grain boundaries). The most common sublimation patterns are described, and their relevance for the deformation of polar ice is briefly discussed.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,216

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations85
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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