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Enregistrement W7020038541

Investigation and modelling of anchor ice formation and release processes at Clark Lake

2024· dissertation· en· W7020038541 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce formationEnergy budgetAntarctic sea iceDrift iceArctic ice packIce streamSea ice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anchor ice impacts are commonly observed at the outlet of Clark Lake, which is in northern Manitoba upstream of the Keeyask Generating Station (GS) operated by Manitoba Hydro. Manitoba Hydro experiences challenges in accurately forecasting the inflow reaching the Keeyask GS during winter months due to the variable formation and release of anchor ice at the outlet of Clark Lake, which can result in potential revenue losses. This work improves the understanding of anchor ice and other ice processes at this location by performing historical analysis and conducting an on-site field monitoring program, and provides an empirical model to predict the timing of anchor ice intended for Manitoba Hydro to use in operation. There were 88 definite ice events identified over the 2003/04-2022/23 winter seasons at the outlet of Clark Lake, with 81 being anchor ice. Analysis of the ice events identified proved that different types of ice events occurred, and they were further divided into categories based on their dominant ice type, anchor ice duration type, timing, and release type. There were general trends found between different ice event categories related to their timing, size, and duration. The energy budget trends for the largest formation and release events in both the field monitoring program winters and the historical winters were investigated in more detail. It was found that the energy budget typically decreased surrounding major formation events and increased surrounding major release events, with the sensible heat flux being the dominant heat flux. Dynamic threshold models were developed to predict anchor ice formation and release events, independently, using the change in the sensible and evaporative heat flux as the predictor variables. The final threshold models developed had a 73% and 72% weekly accuracy, for formation and release, respectively, with a higher accuracy for major events. Future work should focus on developing a model to predict the magnitude and duration of the ice impacts in addition to timing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,158 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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