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Enregistrement W1997886902 · doi:10.1029/2007jc004139

Fast‐ice distribution in East Antarctica during 1997 and 1999 determined using RADARSAT data

2008· article· en· W1997886902 sur OpenAlexfundno aff
A. B. Giles, Robert A. Massom, Victoria I. Lytle

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Colorado BoulderCanadian Space AgencyCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationAntarctic Climate and Ecosystems Cooperative Research CentreNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGeologyClimatologyDistribution (mathematics)Remote sensingMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the first detailed maps of fast ice around East Antarctica (75°E–170°E), using an image correlation technique applied to RADARSAT ScanSAR images from November in 1997 and 1999. This method is based upon searching for, and distinguishing, correlated regions of the ice‐covered ocean which remain stationary, in contrast to adjacent moving pack ice. Within the overlapping longitudinal range of ∼86°E–150.6°E, the total fast‐ice area is 141,450 km2 in 1997 and 152,216 km2 in 1999. Calibrated radar backscatter data are also used to determine the distribution of two fast‐ice classes based on their surface roughness characteristics. These are “smooth” fast ice (−25.4 dB to −13.5 dB) and “rough” fast ice (−13.5 dB to −2.5 dB). The former comprises ∼67% of the total area, with rough fast ice making up the remaining ∼33%. An estimate is made of fast‐ice volume, on the basis of fast‐ice type as a proxy measure of ice thickness and area. Results suggest that although fast ice forms 2–16% of the total November sea ice area for this sector of East Antarctica in 1997 and 1999 (average 8.3% across maps), it may comprise 6–57% of the total ice volume (average ∼28% across maps). Grounded icebergs play a key role in fast‐ice distribution in all regions apart from 150°E–170°E. These are “snapshot” estimates only, and more work is required to determine longer‐term spatiotemporal 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations73
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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