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Enregistrement W4319596104 · doi:10.1061/9780784484487

Electrical Phenomena During Freezing of Water and Soils

2023· book· en· W4319596104 sur OpenAlexaboutno aff
V. R. Parameswaran

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Civil Engineers eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThunderstormSoil waterLightning (connector)MeteorologyGround freezingEnvironmental scienceGeophysicsEngineering physicsGeologySoil scienceGeotechnical engineeringEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sponsored by the Frozen Ground Committee of the Cold Regions Engineering Division of ASCE Electrical Phenomena During Freezing of Water and Soils reviews the early observations of the generation of charges and electrical potentials developed during freezing of water, dilute aqueous solutions, and moist soils. Beginning with a description of the early observations of natural phenomena, such as lightning and thunderstorms, and the effects of these on aircraft flying through thunderclouds, the book describes the early laboratory measurements carried out to understand the physical processes behind charge separation and generation of high voltages at the freezing interface. The review concludes with examples of field studies and proposes the need to continue the studies to use the method as a geophysical tool to study the freezing of ground in cold regions. Topics include • Early observations and laboratory measurements, • Freezing potentials, • Electrical potentials during freezing/thawing, • Studies done at the National Research Council Canada and Carleton University, • Calculations of charge concentration, and • Geophysical methods used in permafrost investigations. This valuable resource provides historical observations and data collected into one concise volume. It encourages future researchers to continue this work in a more systematic way. It will be useful for undergraduate and graduate students who wish to pursue a career in cold regions engineering, and for scientists and engineers working on the design of buildings, storage facilities, pipelines, and other infrastructure in cold regions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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