Development of a historical ice database for the study of climate change in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Canadian government has been compiling various observations on freshwater and coastal sea ice conditions for many years. However, the records are not easily accessible and are dispersed within different government departments. Given this, a major effort was undertaken in order to gather all available observations into a common database—the Canadian Ice Database (CID). This database will respond to the needs for climate monitoring in Canada, the validation and improvement of numerical ice models and the development of new remote‐sensing methods. Indeed, several studies have shown that freshwater ice and sea ice are good proxy indicators of climate variability and change. The first version of CID contains in situ observations from 757 sites distributed across Canada, which were originally kept on digital or paper records at the Meteorological Service of Canada Headquarters and the Canadian Ice Service (CIS). The CID holds 63 546 records covering the period from ice season 1822–23 to 2000–01. An analysis of the database allows one to trace the temporal evolution of the ice networks. The freeze‐up/break‐up network of 2000–01 only represents 4% of what it was in 1985–86. A drastic decline of the ice thickness and the snow on ice network is also observable. In 1997–98, it represented only 10% of the network that existed in 1984–85. The major budget cuts in Canadian government agencies during the late 1980s and the 1990s offer the most plausible explanation for the drastic decline in the ice observation networks. Weekly ice coverage determination on large lakes from satellite imagery by the CIS and the national volunteer ice monitoring program, IceWatch, may provide a means of reviving, at least, the freeze‐up/break‐up network. Copyright © 2002 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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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