Energy Exchange During River Icing Formation in a Subarctic Environment, Yukon Territory
Bibliographic record
Abstract
La formation de nappes de glace stratifiée est un phénomène hydrologique cou- rant en milieu subarctique. Il résulte de l'accumulation d'écoulements successifs pendant l'hiver. La taille et l'épaisseur des couches de glace sont déterminées par l'interaction entre les systèmes microclimatologique et hydrologique de l'eau de surface. On étudie ici les échanges d'énergie suivant différentes épaisseurs de nappes de glace. Dans le cas d'épaisses nappes d'écoulement, les couches de glace prennent plus de temps à geler entièrement en raison de la plus grande quantité de chaleur latente emmagasinée dans les volumes d'eau. Des températures de l'air plus douces vont davantage ralentir le processus. Dans de telles conditions, l'eau circulant entre le couvert de glace supérieur et la glace sous-jacente procure des quantités d'énergie appréciables. De 60 à 87 % de l'énergie est fournie par l'eau libre. Avec des températures progressivement plus froides, l'englaciation accélérée réduit le temps d'écoulement de l'eau, diminuant ainsi la quantité relative d'énergie fournie par l'eau. Dans ce cas, l'énergie est livrée par la chaleur latente libérée par le gel de l'eau contenue dans la couche de débordement. Dans certaines conditions, l'absortion du rayonnement solaire produit aussi une quantité considérable d'entrée d'énergie dans le régime thermique. Cette énergie est libérée par l'entremise de pertes appréciables de chaleur irradiante. Pendant la formation d'une nappe de glace, la chaleur latente est la moins importante, ne comptant que pour 6 à 17 % de la perte totale de chaleur.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".