Modelling of ice pressure build-up in the Strait of Belle Isle and Northeast Coast of Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
Transport Canada funded a project with the objective of providing real-time information to ships operating in the Arctic to minimize safety and operational problems due to pressured ice conditions. This will be done by providing real-time information and an onboard predictive system to ship operators. A tool capable of predicting formation of ice ridges, rafting, leads opening, and ice pressure build up along the shipping routes is needed to provide such information. Canadian Hydraulics Centre of National Research Council of Canada (NRC-CHC) in collaboration with Canadian Ice Service (CIS) of Environment Canada developed an ice forecasting model. NRC-CHC has collaborated with CIS and McGill University on the development of formulations of ice properties, ice thickness distribution and forecasting. The model is capable of predicting ice drift, ice thickness redistribution, opening of leads and pressure build up on a small scale applicable to vessel navigation. The focus of this report is on comparing the model predictions with ice pressure build-up in regions where vessels were trapped in pressured ice at the Northeast Coast of Newfoundland in April 2007 and in Strait of Belle Isle in January 2008. The results of numerical simulations showed that the ice forecasting model effectively simulated the process of ice pressure build-up, ice thickness and ice concentration evolutions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».