Notice bibliographique
Résumé
Abstract The reduction of parameter dimensions in Part I is complemented by the compaction of parameter space in Part II. The range of diameters is 0.5 ≤ D ≤ 8 cm, and the assumed liquid water content varies within 1 ≤ Wf ≤ 3 for dry growth and Wf ≤ 6 g m−3 for shedding. Entirely new data throw new light onto HMT and growth. Results are as follows: (i) dry growth is unimportant, since most hailstones grow spongy; (ii) radial growth is slow for dry and fast for spongy growth because less latent heat of freezing needs to be discarded if a smaller portion of the accreted water is frozen: this growth with shedding is particularly effective if the product Y of the net collection efficiency and ice mass fraction of the deposit is 0.2 ≤ Y ≤ 0.6; (iii) the lowest possible surface temperature tS for dry growth is −32.3°C. For water-skin-covered, spongy particles tS > −5°C, and tS > −0.55°C for shedding from wet surfaces without water skins; and (iv) the interplay between water-skin thickness and surface temperature allows interconnection of all variables. However, new icing experiments are necessary to prove the proposed sphere growth by special gyration, to quantify the components of Y, and to address water-skin properties and growth. Radically redesigned dynamic cloud models need to incorporate hail packaging and rain spectra evolution in clouds. The latter will connect hailstone shedding with a warm rain process that is parallel to and interacts with hail formation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».