Correlation of river water and local sea‐ice melting on the Laptev Sea shelf (Siberian Arctic)
Notice bibliographique
Résumé
Hydrographic and stable isotope (δ 18 O) data from four summer surveys in the Laptev Sea are used to derive fractions of sea‐ice meltwater and river water. Sea‐ice meltwater fractions are found to be correlated to river water fractions. While initial heat of river discharge is too small to melt the observed 0–158 km 3 of sea‐ice meltwater, arctic rivers contain suspended particles and colored dissolved organic material that preferentially absorb solar radiation. Accordingly, heat content in surface waters is correlated to river water fractions. But in years when river water is largely absent within the surface layer, absolute heat content values increase to considerably higher values with extended exposure time to solar radiation and sensible heat. Nevertheless, no net sea‐ice melting is observed on the shelf in years when river water is largely absent within the surface layer. The total freshwater volume of the central‐eastern Laptev Sea (72–76°N, 122–140°E) varies between ~1000 and 1500 km 3 (34.92 reference salinity). It is dominated by varying river water volumes (~1300–1800 km 3 ) reduced by an about constant freshwater deficit (~350–400 km 3 ) related to sea‐ice formation. Net sea‐ice melt (~109–158 km 3 ) is only present in years with high river water budgets. Intermediate to bottom layer (>25 salinities) contain ~60% and 30% of the river budget in years with low and high river budgets, respectively. The average mean residence time of shelf waters was ~2–3 years during 2007–2009.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».