Snow-ice accretion and snow-cover depletion on Antarctic first-year sea-ice floes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Between austral late winter 1993 and austral autumn 1998, during five cruises aboard the research vessel Nathaniel B. Palmer, almost 300 m of core was obtained from first-year ice floes in the Ross, Amundsen and Bellingshausen Seas. Analysis of the texture, stratigraphy and stable-isotopic composition of the ice was used to assess the magnitude of the role of flooding and snow-ice formation at the base of the snowpack in the thickening of the ice cover and the thinning of the snow cover. Snow ice occurred in all ice-thickness categories and made a significant contribution to the total ice mass (12−36%) in both autumn and winter. Although the amount of snow ice was often exceeded by the amount of frazil ice and congelation ice, the thickness of individual layers of each ice type indicated that snow ice often made a greater contribution to the thermodynamic thickening of the ice cover than the other ice types. The larger quantities of frazil ice and congelation ice were primarily the result of dynamic thickening. Flooding and snow-ice formation reduced the snow cover to 42−70% of the total snow accumulation depending on time and location. On the basis of this information, ship-based snow-depth estimates were adjusted to estimate the total snow accumulation on different ice-thickness categories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».