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Record W2998250614 · doi:10.82308/35398

Energy dissipation in viscous-plastic sea-ice models

2014· article· en· W2998250614 on OpenAlexaffvenue
Amélie Bouchat

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typearticle
Languageen
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicArctic and Antarctic ice dynamics
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsDissipationMechanicsEnergy balanceDragSink (geography)Kinetic energyGeologyPhysicsClassical mechanicsThermodynamics

Abstract

fetched live from OpenAlex

La plupart des modèles de dynamique de glace marine en Arctique présentement utilisés dans la communauté scientifique sont basés sur une formulation des déformations correspondant aux matériaux viscoplastiques (VP). Les modèles VP font l'approximation que les petites déformations élastiques (réversibles) peuvent être remplacées par des déformations visqueuses (irréversibles), ce qui représente un nouveau puits d'énergie fictif dans les modèles. L'énergétique des modèles de glace est affectée par la résolution spatiale du réseau, ainsi que par le nombre d'itérations requises pour la résolution des équations non-linéaires gouvernant le système. Plus le nombre d'itérations et la résolution sont élevés, plus les lignes de fractures (déformations plastiques) sont bien définies. Les points de maille auparavant en régime plastique migrent donc vers le régime visqueux (non physique) en augmentant ainsi l'énergie perdue dans ce mode de déformation. Nous formons l'équation de la conservation de l'énergie cinétique pour étudier la dissipation d'énergie dans les modèles VP de glace marine. La dissipation d'énergie dans les déformations est séparée en deux puits distincts pour la dissipation d'énergie par les déformations visqueuses et par les déformations plastiques, afin d'évaluer la contribution du mode non physique à la balance énergétique. Pour toutes les échelles spatiales et temporelles étudiées, la dissipation par les déformations visqueuses est négligeable par rapport à la dissipation par les déformations plastiques, ce qui confirme la validité l'approximation VP d'un point de vue énergétique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.028

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.127
Teacher spread0.124 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes2
Has abstractyes

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