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Enregistrement W6929130573 · doi:10.4224/21263086

Correlation of model-scale to full-scale ice piece size

2012· report· en· W6929130573 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2012
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarScalingRange (aeronautics)Ursus maritimusSea iceWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document summarizes the model-scale to full-scale ice piece size correlation performed at the National Research Council’s Ocean, Coastal, and River Engineering (NRC-OCRE) St. John’s Ice Tank. This correlation work supports the NRC-OCRE CCGS Polar Icebreaker model test program; it is based on an earlier investigation by Lau et al (1999) on the influence of ice thickness on piece size during icebreaking by sloping structures. For this study, additional data from the CCGS RClass icebreakers and the USCGC icebreakers Healy and Polar-Star are examined. The study is focused on the scaling performance of NRC-OCRE EG/AD/S model ice with respect to piece size generation. This study has shown the non-dimensional piece size decreases and approaches that found in full scale beyond a certain thickness, i.e., ~ 9 cm. We tested the Polar Icebreaker model in EG/AD/S model ice at 8 cm and 10.4 cm, and at this range we expect the similar thickness dependency follows. However, the bow breaking pattern of the Polar icebreaker model produced much larger pieces in comparison with other more conventional icebreaking bows, i.e., the R-Class, tested in similar ice thickness. It points to a need for further assessment of the bow shape influence on broken piece size, as the Polar icebreaker designs have bow geometry significantly diverse from the traditional icebreaker bow forms that may contribute to different icebreaking patterns and hence piece size.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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