Numerical simulations of ice thickness redistribution and ice drift in the Gulf of St. Lawrence
Notice bibliographique
Résumé
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. Development of this model was initiated to respond to CIS navigation requirements for shipping and navigation in Canadian Arctic. The ice conditions in Canadian Arctic Archipelago are unique due to presence of multi-year ice, ridging, rafting, formation and collapse of ice bridges in the narrow and converging channels, leads opening, and ice pressure build up. Since ice thickness redistribution due to deformation of ice cover is an essential component of high resolution ice forecasting, a parameterization of all the complex processes must be used in order to account for thickness redistribution and lead openings. The NRC-CHC ice forecasting model deals with these processes through thickness distribution model. That model is an important component of the ice forecasting model. It accounts for continuous evolution of ice thickness and concentration and for the transfer from level to ridged ice. Convergence and shear deformation of the ice cover are considered to transfer part of the level ice into ridged ice. This report presents validation of the NRC-CHC ice thickness redistribution model with field data. The results show that the field observations and model predictions are in a good agreement and that model simulations were able to predict deformation and drift of the sea ice.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».