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Enregistrement W2055523093 · doi:10.1002/hyp.1034

Seasonal characterization of microwave emissions from snow‐covered first‐year sea ice

2001· article· en· W2055523093 sur OpenAlexaffabout
Isabelle P.‐F. Harouche, David G. Barber

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowArcticEnvironmental scienceBrightness temperatureMicrowaveSea iceClimatologySnowmeltMicrowave radiometerCryosphereAtmospheric sciencesRadiometerMeteorologyRemote sensingGeologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Brightness temperature TB data were collected with a surface‐based radiometer operating on both vertical and horizontal polarizations at frequencies of 19, 37, and 85 GHz. Both microwave emissions and thermophysical data were collected as part of the Collaborative–Interdisciplinary Cryospheric Experiment between 15 May and 25 June 2000, in the Canadian High Arctic. Each season was characterized by a running variance of the time series in the microwave emissions. The seasonal analysis was conducted through observed changes in the physical characteristics of the sea ice and the overlying snow pack. Results from a k‐means clustering analysis show that variability in the microwave response can be categorized into phenomenological states that were described by Livingstone et al. [IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 1987; 25(2): 174–187] as winter, early melt, melt onset and advanced melt. We describe the average thermophysical conditions associated with each one of these ‘ablation states’ and interpret the relative contributions of each to the observed microwave response. Emissivities were calculated and used as part of a descriptive analysis of the seasonal variation of TB. Our results confirm other findings that the strength and pattern of the relationship are frequency dependent and relative to snow and ice dielectric properties. Useful information on the thermodynamic state of the snow–sea‐ice system can be derived from passive microwave data, since the microwave emissions respond to the general seasonal changes associated with the transition from winter to a melt ponded sea ice surface. Copyright © 2001 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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,205
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 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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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