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Enregistrement W1634245572 · doi:10.1029/2010gl042652

Synoptic airborne thickness surveys reveal state of Arctic sea ice cover

2010· article· en· W1634245572 sur OpenAlexaff
Christian Haas, Stefan Hendricks, Hajo Eicken, Andreas Herber

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologySea iceArcticSnow coverArctic ice packSea ice concentrationCryosphereEnvironmental scienceGeologyThe arcticCover (algebra)Remote sensingSea ice thicknessOceanographyPhysical geographyMeteorologyAtmospheric sciencesSnowGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While summer Arctic sea‐ice extent has decreased over the past three decades, it is subject to large interannual and regional variations. Methodological challenges in measuring ice thickness continue to hamper our understanding of the response of the ice‐thickness distribution to recent change, limiting the ability to forecast sea‐ice change over the next decade. We present results from a 2400 km long pan‐Arctic airborne electromagnetic (EM) ice thickness survey in April 2009, the first‐ever large‐scale EM thickness dataset obtained by fixed‐wing aircraft over key regions of old ice in the Arctic Ocean between Svalbard and Alaska. The data provide detailed insight into ice thickness distributions characteristic for the different regions. Comparison with previous EM surveys shows that modal thicknesses of old ice had changed little since 2007, and remained within the expected range of natural variability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations171
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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