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Enregistrement W3046228740 · doi:10.5194/tc-15-389-2021

Macroscopic water vapor diffusion is not enhanced in snow

2021· article· en· W3046228740 sur OpenAlexaff
Kévin Fourteau, Florent Dominé, Pascal Hagenmuller

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesBio-K+ International (Canada)
Organismes subventionnairesFondation BNP ParibasBNP Paribas Cardif
Mots-clésSnowSublimation (psychology)Water vaporDiffusionChemical physicsChemistryVapor pressureWater transportAtmospheric sciencesThermodynamicsMaterials scienceEnvironmental scienceMeteorologySoil scienceWater flowPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Water vapor transport in dry snowpacks plays a significant role for snow metamorphism and the mass and energy balance of snowpacks. The molecular diffusion of water vapor in the interstitial pores is usually considered to be the main or only transport mechanism, and current detailed snow physics models therefore rely on the knowledge of the effective diffusion coefficient of water vapor in snow. Numerous previous studies have concluded that water vapor diffusion in snow is enhanced relative to that in air. Various field observations also indicate that for vapor transport in snow to be explained by diffusion alone, the effective diffusion coefficient should be larger than that in air. Here we show using theory and numerical simulations of idealized and measured snow microstructures that, although sublimation and deposition of water vapor onto snow crystal surfaces do enhance microscopic diffusion in the pore space, this effect is more than countered by the restriction of diffusion space due to ice. The interaction of water vapor with the ice results in water vapor diffusing more than inert molecules in snow but still less than in free air, regardless of the value of the sticking coefficient of water molecules on ice. Our results imply that processes other than diffusion play a predominant role in water vapor transport in dry snowpacks.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,978

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)0,0230,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
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.

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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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