MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2594052343

Towards a First Principles Model of Curling Ice Friction and Curling Stone Dynamics

2015· article· en· W2594052343 sur OpenAlexaffvenue
Edward P. Lozowski, Krzysztof Szilder, Sean Maw, Alexis Morris, L.J. Poirier, Berni Kleiner

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensMount Royal UniversityNational Research Council CanadaUniversity of CalgaryUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurlingGeologyDynamics (music)EngineeringMechanical engineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific investigations to measure and explain the curl (lateral displacement) of a granite stone sliding on ice in the sport of curling go back almost 100 years (Harrington, 1924). Nevertheless, some prominent researchers in the field remain baffled as to the physical explanation of this lateral displacement. And no one has thus far been able to produce a quantitative model, from first principles, that predicts all the documented characteristics of the observed curl. In this paper, we describe our progress towards producing such a numerical model. After reviewing the history of scientific research on curling, we summarize the experimental observations (quantitative and qualitative) that need to be explained by any successful model; we also summarize the areas of general agreement. Lastly, we formulate a numerical model of ice friction for a non-rotating curling stone, which successfully predicts its longitudinal deceleration. The model also successfully predicts the rotational deceleration of a non-translating curling stone. However, a numerical model for the lateral acceleration that produces the observed curl remains elusive. Copyright © 2015 by the International Society of Offshore and Polar Engineers (ISOPE).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,287

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNPARCMême sujetWinter Sports Injuries and PerformanceTravaux en français237 207