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Enregistrement W2074995888 · doi:10.1002/hyp.6407

On the winter evolution of snow thermophysical properties over land‐fast first‐year sea ice

2006· article· en· W2074995888 sur OpenAlexafffund
Alexandre Langlois, C. J. Mundy, David G. Barber

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 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 ManitobaUniversité de SherbrookeUniversity of Calgary
Mots-clésSnowpackSnowSnow lineEnvironmental scienceArcticSea iceClimatologyClimate changeSnow fieldArctic ice packSnowmeltAtmospheric sciencesSea ice thicknessGeologySnow coverOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The geophysical, thermodynamic and dielectric properties of snow are important state variables that are known to be sensitive to Arctic climate variability and change. Given recent observations of changes in the Arctic physical system (Arctic Climate Impact Assessment, 2004), it is important to focus on the processes that give rise to variability in the horizontal, vertical and temporal dimensions of the life‐history of snow on sea ice. The objectives in this study are to present these ‘state’ variables and to investigate the processes that govern variability in the vertical, horizontal and temporal dimension by using a case study over land‐fast first‐year sea ice for the period December 2003 to June 2004. Results from two sampling areas (thin and thick snowpacks) show that differences in snowpack thickness can substantially change the vertical and temporal evolution of snow properties. During the late fall and early winter (cooling period) we measured no significant changes in the physical properties, except for thin snow‐cover salinity, which decreased throughout the period. Fall‐snow desalination was only observed under thin snowpacks with a rate of −0·12 ppt day−1. Significant changes occurred in the late winter and early spring (warming period), especially for snow grain size. Snow grain kinetic growth of 0·25–0·48 mm·day−1 was measured coincidently with increasing salinity and wetness for both thin and thick snowpacks. Copyright © 2006 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations35
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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