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Enregistrement W2018567030 · doi:10.1002/env.912

A spatio‐temporal model for Antarctic sea ice formation

2008· article· en· W2018567030 sur OpenAlexafffund
Theodoro Koulis, Mary E. Thompson, E. LeDrew

Notice bibliographique

RevueEnvironmetrics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensActuaUniversity of WaterlooMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyMcGill University
Mots-clésSea iceSea ice concentrationClimatologyDrift iceVariation (astronomy)Arctic ice packAntarctic sea iceSeries (stratigraphy)Sea ice thicknessEnvironmental scienceCryosphereOceanographyGeologyAtmospheric sciencesPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The temporal variability of polar sea ice is complex and closely linked to global climate. The amount of sea ice over an area can have a significant effect on the energies transferred between the atmosphere and the ocean. Statistics derived from sea ice observations are therefore of great interest to scientists. We showcase a new method of analysis which may be used to examine the annual variability in sea ice formation. We demonstrate our method using sea ice concentration images derived from Earth‐orbiting satellites that span several decades. The growth and melt of Antarctic sea ice is modelled using a simple two parameter spatial nearest neighbour process that treats ice and water as two species competing for territory. Simulations of the model are used to estimate two time series representing rates of competition. With techniques of functional data analysis, these series may be used to detect both amplitude and phase variation, and to isolate major modes of annual variation in sea ice formation. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,470

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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