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Enregistrement W1990660456 · doi:10.1177/0309133307087082

Passive microwave remote sensing of seasonal snow-covered sea ice

2007· article· en· W1990660456 sur OpenAlexaff
Alexandre Langlois, David G. Barber

Notice bibliographique

RevueProgress in Physical Geography Earth and Environment · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceSnowArcticArctic ice packSea ice concentrationSea ice thicknessCryosphereClimatologyGeologyAntarctic sea iceDrift iceArctic geoengineeringEnvironmental scienceOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is thought to be an area where we can expect to see the first and strongest signs of global-scale climate variability and change. We have already begun to see a reduction in: (1) the aerial extent of sea ice at about 3% per decade and (2) ice thickness at about 40%. At the current rate of reduction we can expect a seasonally ice-free Arctic by midway through this century given the current changes in thermodynamic processes controlling sea-ice freeze-up and decay. Many of the factors governing the thermodynamic processes of sea ice are strongly tied to the presence and geophysical state of snow on sea ice, yet snow on sea ice remains poorly studied. In this review, we provide a summary of the current state of knowledge pertaining to the geophysical, thermodynamic and dielectric properties of snow on sea ice. We first give a detailed description of snow thermophysical properties such as thermal conductivity, diffusivity and specific heat and how snow geophysical/electrical properties and the seasonal surface energy balance affect them. We also review the different microwave emission and scattering mechanisms associated with snow-covered first-year sea ice. Finally, we discuss the annual evolution of the Arctic system through snow thermodynamic (heat/mass transfer, metamorphism) and aeolian processes, with linkages to microwave remote sensing that have yet to be defined from an annual perspective in the Arctic.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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