Comment on tc-2022-241
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper presents the analysis results of temperatures collected at three monitoring stations which were used to study ice freezing and thawing processes on a reservoir along Irtysh River. The measured temperatures were comprehensively analyzed and correlated with air temperature measured at a meteorological station. The results showed that air temperature was closely related to temperature at the ice surface, e.g., T40, T20 and T0, and temperatures in ice almost increased linearly with depth. In addition, ice thicknesses were calculated based on measured temperatures along arrays of temperature and compared with that calculated using a simplified Stefan’s model. The results indicated that ice thickness varied spatially and temporally, and Stefan’s model overestimated the ice thicknesses with a maximum discrepancy of 12 cm. Moreover, the calculated ice thickness was correlated with temperatures, variations of temperature and accumulated freezing degree days (AFDD) based on Pearson correlation analysis, showing that ice thickness was proportional to AFDD with a coefficient of 0.89, and negatively correlated with T0, T−3, and Tice(c) with coefficients of −0.69, −0.73 and −0.62, respectively. Therefore, linear and non-linear models were proposed, which were validated using datasets from three stations in Russia and Finland, demonstrating that the linear model incorporating AFDD and T0 can capture local ice freezing and thawing processes with a relatively minor discrepancy, and the results were consistent at different stations. The paper provides an approach to comprehensively study the ice formation process and a practical model to calculate local ice thickness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,195 | 0,187 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».