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Enregistrement W2079800710 · doi:10.3189/172756411795931589

Ku-band radar penetration into snow cover on Arctic sea ice using airborne data

2011· article· en· W2079800710 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKEuropean Space Agency
Mots-clésSnowSea iceSnow fieldGeologyArctic ice packArcticSea ice concentrationSea ice thicknessRadarCryosphereSnow lineClimatologyEnvironmental scienceRemote sensingAtmospheric sciencesSnow coverOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Satellite radar altimetry provides data to monitor winter Arctic sea-ice thickness variability on interannual, basin-wide scales. When using this technique an assumption is made that the peak of the radar return originates from the snow/ice interface. This has been shown to be true in the laboratory for cold, dry snow as is the case on Arctic sea ice during winter. However, this assumption has not been tested in the field. We use data from an airborne normal-incidence Ku-band radar altimeter and in situ field measurements, collected during the CryoSat Validation Experiment (CryoVEx) Bay of Bothnia, 2006 and 2008 field campaigns, to determine the dominant scattering surface for Arctic snow-covered sea ice. In 2006, when the snow temperatures were close to freezing, the dominant scattering surface in 25% of the radar returns appeared closer to the snow/ice interface than the air/snow interface. However, in 2008, when temperatures were lower, the dominant scattering surface appeared closer to the snow/ice interface than the air/snow interface in 80% of the returns.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,167 · 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