Conductivité thermique et perméabilité intrinsèque de la neige compactée
Notice bibliographique
Résumé
La perméabilité intrinsèque et la conductivité thermique de la neige sont deux paramètres essentiels pour effectuer l'analyse numérique du comportement thermique de milieux poreux. Plusieurs mesures de ces paramètres ont été effectuées successivement sur des échantillons de neiges compactées recueillis à l'Université Laval. La mesure de la conductivité thermique a été effectuée selon la méthode du fil chaud. Pour la perméabilité intrinsèque, un perméamètre à air à double mur fût conçu pour des expériences en laboratoire. La perméabilité intrinsèque et la conductivité thermique variaient respectivement de 1.1 x 10-8 à 8.0 x 10-11 m2 et de 0.09 à 0.48 W/mK pour des échantillons de neige ayant des porosités s'étalant entre 0.32 et 0.75. Les résultats se comparent bien avec ceux trouvés dans la littérature. Des modèles de prédiction des propriétés ont été examinés pour chacune des propriétés avec la porosité et le diamètre des grains.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».