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Enregistrement W2057304220 · doi:10.3189/172756406781811376

Surface albedo observations of Hudson Bay (Canada) landfast sea ice during the spring melt

2006· article· en· W2057304220 sur OpenAlexafffundabout
Jens K. Ehn, Mats A. Granskog, Tim Papakyriakou, R. J. Galley, David G. Barber

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of ManitobaCanada Research ChairsArcticNetChurchill Northern Studies CentreAcademy of FinlandManitoba Hydro
Mots-clésAlbedo (alchemy)SnowSnowpackSea iceGeologyCryosphereIce-albedo feedbackClimatologyAtmospheric sciencesMeltwaterEnvironmental scienceMelt pondAntarctic sea iceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The shortwave albedo is a major component in determining the surface energy balance and thus the evolution of the spring melt cycle. As the melt commences, the ice is partitioned into multiple surface types ranging from highly reflective white ice to absorptive blue ice. The reflectance from these surfaces shows significant spatial and temporal variability. Spectral albedo measurements were made at six different sites encompassing these two surface types, from 19 March to 3 May 2005, on 1.5 m thick landfast sea ice in southwestern Hudson Bay, Canada (58˚ N). Furthermore, the broadband albedo and the surface energy balance were continuously recorded at a nearby site during the 1 month period. Rapid changes in the albedo were found to relate to typical subarctic climate conditions, i.e. frequent incursions of southerly air, resulting snow and rain events and the generally high maximum solar insolation levels. Subsequently, diurnal variations in snow surface temperature were evident, often causing daytime melting and night-time refreezing resulting in the formation of ice lenses and superimposed ice. After rain events and extensive melting, the snowpack was transformed throughout into melt/freeze metamorphosed snow and superimposed ice. The integrated (350–1050 nm) albedo varied between 0.52 and 0.95 at the blue-ice sites, while it varied between 0.73 and 0.91 at white-ice sites. Variability on the order of ±10% in the white-ice broadband albedo resulted from the diurnal freeze–thaw cycle, but also synoptic weather events, such as snowfall and rain events, could rapidly change the surface conditions.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,568

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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations23
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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