Effects of damage on the scaling laws of viscous-plastic sea ice
Notice bibliographique
Résumé
Sea ice deformations occur along well-defined lines of deformation called linear kinematic features (LKFs), which exhibit complex laws like spatiotemporal scaling. The complexity of these interactions is undeniable, and a desirable sea ice model should represent LKFs adequately since various processes affecting heat, salt, and moisture exchange between the ocean and the atmosphere occur along these LKFs. This multifractal property of LKFs can be seen in observations and models. However, fine-scale LKFs happen at high resolution (0-2 km), and high-resolution models are costly to run, hence the importance of parametrizing these sub-grid phenomena. Different models are more or less in agreement with the observations, and one model, the Maxwell-Elasto-Brittle model (MEB), claims to reproduce the observed spatiotemporal scaling laws better than the standard viscous-plastic model (VP). One reason could be the presence of an ice damage parametrization in the MEB model that has no equivalent in the VP model. Therefore, we include a suitable damage parametrization with advection in the VP model to disentangle the effect of rheology from the effects of damage on the scaling laws. Results show that the deformation statistics in the VP model are influenced by the inclusion of damage in the model. The inclusion of this damage parametrization gives scaling exponents in agreement with the commonly accepted values computed from the RGPS observations, hinting that damage parametrizations play a crucial role in sea ice models.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».