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Enregistrement W2151989051 · doi:10.1002/hyp.6123

Boundary‐layer growth over snow and soil patches: field observations

2006· article· en· W2151989051 sur OpenAlexafffundabout
R. J. Granger, Richard Essery, John W. Pomeroy

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésSnowBoundary layerSnowmeltAdvectionAtmospheric sciencesSurface finishSurface roughnessGeologyPlanetary boundary layerEnvironmental scienceMeteorologyMechanicsGeomorphologyMaterials scienceGeographyPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Much of the snowmelt season is characterized by a patchy surface; differential heating of the snow and snow‐free surfaces results in a significant horizontal transport of energy that affects and contributes to the snowmelt. The calculation of the rate of energy advection requires some knowledge of the behaviour of the thermal boundary layer over the patches of snow and snow‐free surfaces. We present the results from a series of field observations of the rate of growth of the thermal boundary layer over snow and snow‐free patches. The results confirm that the boundary‐layer growth can be described by a power function of the distance from the leading edge of the patch. For the case of the thermal boundary layer over a snow patch within a bare field, the boundary‐layer growth is affected by the upwind surface roughness; the thermal boundary layer over a snow patch within a ‘rough’ field grows much more quickly than that in a ‘smooth’ field. Relationships are derived and presented for the parameterization of the boundary‐layer growth as a function of distance and upwind surface roughness. Copyright © 2006 Crown in the right of Canada. Published by John Wiley & Sons, Ltd.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations42
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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