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Enregistrement W3159648867 · doi:10.1061/(asce)cr.1943-5495.0000254

Characterizing Ice Cover Formation during Freeze-Up on the Regulated Upper Nelson River, Manitoba

2021· article· en· W3159648867 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cold Regions Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensManitoba HydroUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydropowerHydrology (agriculture)Environmental scienceInletCover (algebra)Ice formationFlow (mathematics)GeologyGeomorphologyAtmospheric sciencesEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flow control programs on regulated rivers can improve winter flow conveyance for hydropower operations. On the Upper Nelson River, station flows at Jenpeg Generating Station are reduced during freeze-up to promote formation of a smooth ice cover in often turbulent upstream areas. This ice cover reduces the risk of frazil generation, which could otherwise result in blockages and subsequent energy losses. In this study, a characterization of freeze-up conditions for the Upper Nelson River is presented through 15 years of historical observations, supplemented by a short-term detailed monitoring program (2015–2018). Observations of rapid leading edge celerity are associated with increased ice production under dampened hydraulic conditions. Analysis of ice cores and drone footage highlights the role of skim ice runs in early cover formation, while predictions of skim ice formation show agreement with ice floe taxonomy from the literature. Establishing a baseline of freeze-up conditions for the region will assist in the development of predictive tools, such as numerical models, to optimize flow control decisions for this significant hydropower system.

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.

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 enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,309

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,163 · 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