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Enregistrement W2246066178

First-year Ice Conditions for Operations of the Canadian Coast Guard Polar Icebreaker

2011· article· en· W2246066178 sur OpenAlexaboutno aff
R. Frederking, Anne Collins, Ivana Kubat

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Port and Ocean Engineering Under Arctic Conditions · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceSnowCoast guardArctic ice packFlexural strengthGeologySea ice thicknessEnvironmental scienceClimatologyAtmospheric sciencesMaterials scienceGeomorphologyComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a study of first-year ice conditions that the new Canadian Coast Guard Polar Icebreaker is likely to encounter. About 50 years of ice thickness, snow depth and air temperatures at 10 stations in the Arctic were analyzed for average and extreme values. The maximum annual ice thickness at 8 of the 10 stations was less than 2.5 m. At two stations, Eureka and Hall Beach, maximum annual thickness greater than 2.5 m was measured but only occurred about once every 10 years. Overall an ice thickness of 2.5 m is a reasonable representation of maximum first-year ice thickness. Long term trends in maximum ice thickness and decadal comparisons were assessed and showed a trend of 1 to 3 cm decrease per decade. The flexural strength of sea ice depends directly on salinity and temperature of the ice cover, which are indirectly related to ice thickness and air temperature. The flexural strength, determined from these indirect factors, was seen to decrease from March onwards, decreasing rapidly in May and June. The flexural strength in March averaged 0.7 MPa. While flexural strength decreased from March onwards, ice thickness continues to increase through to June. Ship resistance in first-year ice at slow speeds relates to ice thickness and flexural strength. Examining the two factors indicated the maximum low speed resistance would be expected in April.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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