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Enregistrement W6981935797

The Friction Coefficient of a Large Ice Block on a Sand/Gravel Beach

2003· article· en· W6981935797 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueX-ray Diffraction in Crystallography
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlock (permutation group theory)Friction coefficientCoefficient of frictionStatic frictionDynamical frictionMode (computer interface)Measure (data warehouse)Function (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amount of ice ride-up on beaches and shorelines is a function of the slope of the beach, the driving force, the size of the ice blocks, and the friction between the ice and the beach. Predicting the amount of ride-up is difficult, primarily because little is known about the friction coefficient of large ice blocks on sand/gravel beaches. To investigate this, a test program was performed to measure the friction of a large block of ice sliding on a sand/gravel beach. Four different friction coefficients were measured, corresponding to the four modes of movement of the block on the beach: static, bulldozing, transition and sliding. The friction coefficient decreased as the movement mode changed from static to sliding. The statistical analysis of the friction coefficient values showed that the mean value generally decreased with an increase in velocity. The static friction values were approximately the same for each test. The results of these tests will be presented in this paper, as well as a discussion of the implications of the results on the ride-up processes of ice on these types of shorelines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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