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Enregistrement W2181215328 · doi:10.1175/jam2382.1

Observations and Modeling of Heavy Particle Deposition in a Windbreak Flow

2006· article· en· W2181215328 sur OpenAlexafffund
Thomas Bouvet, John D. Wilson, Andrée Tuzet

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Meteorology and Climatology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDeposition (geology)SettlingTurbulenceReynolds stressMechanicsParticle (ecology)Particle depositionFlow (mathematics)TrajectoryMeteorologyDispersion (optics)Environmental scienceGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents new observations of deposition of heavy particles (glass beads of gravitational settling velocity 8.7 cm s−1) within an undisturbed flow and within a flow disturbed by a porous windbreak fence. These data are then used to diagnose the capability of a Lagrangian stochastic (LS) particle trajectory model, which simulates heavy particle dispersion. The model is based on existing parameterizations and is coupled to a wind model based on a Reynolds stress turbulence closure that provides computed fields of wind statistics. The deposition rates, as simulated by the model, match the observation within E = 30% of accuracy, with E being the root-mean-square error normalized by the peak value on the deposition swath. These results suggest that the LS model handles properly the heterogeneities of the flow and that the heuristic adjustments made to account for the inertia of heavy particles are useful approximations. The model consequently proves to be a valuable tool to investigate the patterns of dispersion about an obstacle.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,200

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations25
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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