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Enregistrement W4405099181 · doi:10.1175/bams-d-23-0311.1

Airborne Soil-Derived Dust Hazards in Aviation

2024· article· en· W4405099181 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensInternational Civil Aviation OrganizationAir Canada
Organismes subventionnairesBarcelona Supercomputing CenterÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftAXA Research FundBelgian Federal Science Policy OfficeUniversity of TwenteEuropean Commission
Mots-clésAviationVisibilityEnvironmental scienceDust controlAeronauticsMeteorologyEngineeringAerospace engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Airborne mineral dust poses a safety challenge for aviation. Several fatal accidents have happened in dust-laden air due to reduced visibility, strong gusty winds, and wind shear. Dust-induced icing also contributed at least to two fatal accidents. Furthermore, atmospheric dust has long- and short-term effects on aircraft operating conditions due to corrosion and abrasion on the aircraft surfaces and molten ingress deterioration of engine hot section components. The combined impact can increase operating and maintenance costs and increase the overall cost of ownership. While the scientific community has started preparing and providing products based on atmospheric dust modeling and observation, there are still important data and information gaps in the fundamental science. These include (i) insufficient data which could be used to better understand the effects of dust on aircraft as well as on ground systems and operations (e.g., four-dimensional information of dust mineralogy, cost–benefit analysis of the impact of dust on aviation along flight routes), (ii) the identification of airborne dust monitoring and modeling products and services that could enable the flow of relevant information in commercial aviation and in decision-making workflows, and (iii) the underdeveloped, unclear, or absent role of dust hazards in regulations and operational procedures as well as in the training, skill set, and knowledge base of pilots. This review is aimed at both academic and aviation stakeholders and presents the current state-of-the-art knowledge at the intersection of dust hazards, aviation safety, and impacts on flight operations and aircraft maintenance. Significance Statement Several fatal air traffic accidents and incidents have been clearly attributed to the presence of atmospheric dust. Furthermore, dust has long- and short-term effects on aircraft functioning due to corrosive, abrasive, and melting effects on the aircraft skin and engines, which represents a substantial cost of ownership risk for aviation. In the present article, we aim to bridge aviation stakeholders and research communities, synchronizing and facilitating their efforts to address emerging issues related to the intersection of dust hazards, aviation safety, and costs of operations and maintenance. We fill this gap by reviewing and highlighting the impacts of dust on aviation, introducing and discussing the added value of tailored products, and publishing recommendations for both data providers and end users.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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