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Enregistrement W4284963231 · doi:10.1088/1748-3190/ac7fd2

Fluid dynamics, scaling laws and plesiosaur locomotion

2022· article· en· W4284963231 sur OpenAlexafffund
Ali Pourfarzan, Donald M. Henderson, Jaime G. Wong

Notice bibliographique

RevueBioinspiration & Biomimetics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensRoyal Tyrrell MuseumUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScaling lawAirfoilAspect ratio (aeronautics)ScalingMarine engineeringPhysicsEngineeringMechanicsMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolutionary success of plesiosaurs has led to much attention regarding the dynamics of their locomotion. They exhibit identical tandem flippers, which is unique among all living and extinct species. However, these tandem flippers have been a source of debate regarding plesiosaurs' locomotion and behavior. Here we propose a new approach to studying plesiosaur locomotion based on universal scaling laws in fluid dynamics, which were used to estimate reduced frequency to characterize unsteadiness of an airfoil. It was found that, while the reduced frequency of plesiosaurs with high-aspect ratio flippers is similar to that of sea turtles, the most commonly used living analog, lower aspect ratio plesiosaurs were more similar in reduced frequency to penguins. This implies that plesiosaurs may have had large variations in agility among themselves, depending in particular on the specimen's flipper aspect ratio. While our results are consistent with the previous literature indicating a relationship between plesiosaur neck length and agility, our work supports broad and diverse analogies to living animals. Moreover, based on our results, cruising reduced frequency has some predictive value into manoeuvring behavior, rather than simply cruising behavior.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,169 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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