New gravity data in the Arctic Ocean: Comparison of airborne and ERS gravity
Notice bibliographique
Résumé
New gravity fields from airborne gravimetry and from ERS‐1 and ‐2 satellite altimetry cover extensive portions of the Arctic Ocean. These two data sets may constitute as much as 60% of the data contributions to the Arctic Gravity Project compilation. Here we evaluate the accuracy and resolution of these data and quantify their impact on the compilation. Both gravity determinations compare favorably with Geological Survey of Canada surface measurements in the Beaufort Sea (airborne, 1.86–2.09 mGal rms; ERS, 2.64–3.11 mGal rms). Comparisons between the airborne and ERS data over the Chukchi Borderlands reveal a 4.38 mGal rms difference over the smoother region of the field and 7.36 mGal rms over the rugose field generated by the shallow ridges and deep troughs. Coherency between the two data sets in the Chukchi region implies a resolution of 19 km. Comparison with Science Ice Expedition submarine measurements over Chukchi Plateau suggests that the ERS field resolves even shorter‐wavelength signal than the airborne data, whereas in the Beaufort Sea the airborne data showed better coherence to ground truth data. Long‐wavelength differences exist between the two data sets, expressed as a 2–3 mGal offset over the Chukchi region. This study highlights the respective strengths of the two data sets. The ERS gravity field has the advantage of ubiquitous coverage of the ocean south of 81.5°N, a denser sampling of the gravity field, and a recovery of signal down to ∼15 km. The airborne data cover a significant portion of the polar hole in the satellite coverage, have lower measurement noise, and recover somewhat higher anomaly amplitudes in the 25–100 km wavelength range.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».