Notice bibliographique
Résumé
Ocean convection in the Antarctic has been studied many times and has been revealed to be responsible for ice-cover reduction. In the Arctic, proof of that phenomenon has not been documented. It is believed that this phenomenon happens on a smaller scale in the Arctic when local circulation of deep warmer water melts and slows ice production. An example of this is the North Water (NOW) polynya in northern Baffin Bay. A polynya is an area of open water in an otherwise ice-covered area. As ice forms under the fast ice near the boundary of the polynya, ocean salts (brine) are ejected from the newly formed ice. This water, which has an increased concentration of salt, sinks and is replaced by warmer water from below, and this slows ice formation. In our study a coupled one-dimensional thermodynamic snow–fast ice model incorporating ocean heat flux input via a shallow convection model was used. Ice thickness was calculated using a thermodynamic model that included a current-induced entrainment model and a convection model to account for brine rejection during ice growth. Atmospheric observations from Grise Fiord and Thule and ocean profiles around the NOW polynya near these sites were used as input to the model. This purely thermodynamic study enables us to obtain ice thickness values that can be compared with qualitative observations. This modelling study compares two sites related to the NOW polynya. The results indicate that the shallow convection model simulates the reduction of fast ice near Thule but not near Grise Fiord.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».