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Enregistrement W2169880469 · doi:10.1002/qj.452

Lagrangian simulation of wind transport in the urban environment

2009· article· en· W2169880469 sur OpenAlexaff
John D. Wilson, Eugene Yee, Nils Ek, Réal D’Amours

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsMeteorologyReynolds numberMechanicsGeologyEnvironmental sciencePhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fluid element trajectories are computed in inhomogeneous urban‐like flows, the needed wind statistics being furnished by a Reynolds‐averaged Navier–Stokes (RANS) model that explicitly resolves obstacles. Performance is assessed against pre‐existing measurements in flows ranging from the horizontally uniform atmospheric surface layer (no buildings), through regular obstacle arrays in a water‐channel wall shear layer, to full‐scale observations at street scale in an urban core (the Oklahoma City tracer dispersion experiment Joint Urban 2003). Agreement with observations is encouraging, e.g. for an Oklahoma City tracer trial in which sixteen detectors reported non‐zero concentration, modelled concentration lies within a factor of two of the corresponding observation in nine cases (FAC2 = 56%). Although forward and backward simulations offer comparable fidelity relative to the data, interestingly they differ (by a margin far exceeding statistical uncertainty) wherever trajectories from source to receptor traverse regions of abrupt change in the Reynolds stress tensor. Copyright © 2009 Royal Meteorological Society

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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