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Enregistrement W4386082887 · doi:10.11159/htff23.207

On Turbulent Convective Diffusion in the Free Atmosphere

2023· article· en· W4386082887 sur OpenAlexvenueno aff
Kulyash Kaliyeva

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmosphere (unit)TurbulenceDiffusionTurbulent diffusionConvectionMechanicsMeteorologyAtmospheric sciencesPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turbulent diffusion is an important research direction in the turbulent phenomenon.Phenomenological description of turbulent diffusion is a complex and still unsolved problem [1]- [2].This article devoted to mathematical model for the turbulent convective Diffusion in the Free Atmosphere.The main goal of this research is to build a mathematical apparatus for studying atmospheric turbulence, determining its main characteristics, influence of divergence and rotor operators on the particle velocity vector, processing pressure distribution, diffusion temperature and ideal gas particle concentration.Here real gases differ from their ideal model if their molecules have finite dimensions and between them are forced attraction at considerable distances and repulsion when the molecules approach each other.An ideal gas does not interact between particles and consists of point particles phenomena moving randomly or following Brownian motion.There are could be air, gas methane, helium, nitrogen, argon, propane, oxygen.Any real gas is closer to ideal when lower its pressure then higher its temperature.The introduced mathematical model has been described by using momentum conservation equation from which the Navier-Stokes initial value problem was solved by using vector analyse and mathematical physic methods.The three-dimensional particle velocity and the energy conservation law was determined and from which the scalar pressure distribution was found [3]- [4].Wherein the determined expression

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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