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Enregistrement W2100711288 · doi:10.1029/2008jc005000

Surface freshening of the Canada Basin, 2003–2007: River runoff versus sea ice meltwater

2009· article· en· W2100711288 sur OpenAlexaffabout
Michiyo Yamamoto‐Kawai, F. A. McLaughlin, Eddy C. Carmack, Shigeto Nishino, Koji Shimada, Naoyuki Kurita

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeltwaterMelt pondSurface runoffSea iceGeologyStructural basinArctic ice packOceanographyArcticSurface waterAntarctic sea iceHydrology (agriculture)SnowEnvironmental scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent of summer Arctic sea ice has reduced dramatically in recent years and, simultaneously, we have observed surface freshening over the Canada Basin in 2006 and 2007. In order to identify the source of this fresh water, either meteoric or sea ice meltwater, salinity, δ 18 O, and alkalinity were analyzed. Results show that sea ice meltwater increased in the surface water over the central part of the basin in 2006 and 2007, corresponding to the melting of an additional 2.7 m (1.3 m a −1 ) of sea ice. Anomalously fresh surface water observed in the southern part in 2007, however, was mostly attributed to Mackenzie River water extending into the basin interior, a source that was mainly absent in the early 2000s. Comparison with previous data shows that the meltwater component of surface water in the southern part of the Canada Basin has progressively increased at a mean rate of 0.27 m a −1 since 1987. This can be explained by a reduction of winter sea ice formation rate by 0.45 m or more during the past two decades. The runoff component showed larger variability in the southern basin but no obvious temporal trend. In the central basin, the river runoff component showed an increasing trend of 0.7 m a −1 .

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations215
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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