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Enregistrement W6929035503 · doi:10.4224/17506211

The effect of floe size on the flow of ice covers through converging channels

2011· report· en· W6929035503 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2011
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCanadian Wood Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceFlow (mathematics)Work (physics)Current (fluid)Range (aeronautics)Channel (broadcasting)Variable (mathematics)Wind speed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present report describes work done to examine the effect of floe size on the drift of ice covers. Flow through a converging channel is used as a test case. The testing examined the drift of continuous ice covers as well as ice covers consisting of assemblies of distinct deformable floes. The results showed that the drift of all ice cover types through converging channels can be represented by a relationship between two nondimensional variables. The first variable is a non-dimensional drift velocity (normalized by the free drift velocity). The second variable represents the ratio between the environmental driving force (e.g. wind drag) and the strength of the ice cover. The results showed that the existence of distinct floes in the ice cover slows the drift through constrictions. The decrease of the drift velocity becomes more pronounced with increasing floe sizes. Moreover, the effects of floe size also become apparent for relatively small environmental driving forces. For higher forces (e.g. higher wind velocities), even large floes are pushed through the constrictions. The present approach proved to be capable of quantifying the influence of floe size on the drift. The present work can thus be extended to serve as a basis for developing forecast products to guide the prediction of the drift of ice covers containing relatively large floes. Such products will require examining a wider range of geometries, floe sizes and ice properties. The report suggests that analysis of available records can be used to provide forecast plots for specific locations of interest.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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