A Preliminary Study of Inter-Facility LWC Differences in Appendix C and Supercooled Large Droplet Conditions due to Calibration Instruments
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.
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2021-2652.vid The simulation of clouds containing Supercooled Large Droplets has received increasing attention due to the introduction of Appendix O and future associated requirements for means of compliance. Supercooled Large Droplet conditions can cover four orders of magnitude in drop sizes, imposing a larger instrument measurement challenge than for Appendix C conditions. Wind tunnel facilities have adopted different instrumentation for liquid water content measurement, with fundamentally different principles of operation. In order to explore the comparability of the different instruments used for Appendix C and SLD measurement, and its impact on confidence in measurements used for means of compliance, a project was established to conduct a series of dedicated tests at three wind tunnel facilities. To date, liquid water content measurements have been completed using a Multi-Element sensor as the common instrument at two of the facilities. The data have provided preliminary information suggesting that substantial inter-facility differences likely exist in liquid water content estimates in Supercooled Large Droplet conditions that appear to be largely attributable to the choice of calibration instruments. These results are dependent on the assumption that the Multi-Element probe would produce equivalent measurements at the two facilities if the liquid water content were the same, regardless of other environmental differences that may exist between the two facilities. Planned further testing with other liquid water content measurement techniques may provide further information to confirm or refute the results of this study.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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