Drift Velocities of Ice Floes in Alaska's Northern Chukchi Sea Flaw Zone : Determinants of Success by Spring Subsistence Whalers in 2000 and 2001
Notice bibliographique
Résumé
By March each year, coast-influenced sea ice in Alaska's northern Chukchi Sea consists of the shorefast ice itself plus ice floes moving in a zone that extends from immediately beyond the shorefast ice to coherent pack ice, some 100 km farther offshore. Because westward-drifting polar pack ice encounters fewer landmasses (and less resistance from them) once it passes Point Barrow, a semipermanent polynya or flaw zone dominates coastal ice in this region. Iñupiat residents use open water in flaw leads to hunt migrating bowhead whales from mid-April to early June. Although Iñupiat hunters grasp the nature and importance of ice in motion beyond their horizon, the flaw zone has received less scientific attention than either shorefast ice or polar pack ice farther offshore. Synthetic aperture radar (SAR) satellite imagery is a form of remote sensing recently made available that allows us to address ice movement at a spatial scale familiar to traditional hunters. SAR-tracked ice movements differed between 2000 and 2001, illustrating contrasts between adverse and optimal conditions for spring whaling at Barrow. Case studies of ice-floe accelerations in the two contrasting seasons suggest that many variables influence ice motion. These include weather, seafloor topography, currents, sea-level changes, and events that occurred earlier during an annual accretion of ice. Adequate prediction of threats to ice integrity in the northern Chukchi Sea will require adjustments of our current concepts, including 1) recognizing the pervasive influence of the flaw zone; 2) replacing a focus on vessel safety in ice-dominated waters with an emphasis on ice integrity in high-energy environments; and 3) chronicling ice motions through coordinated ground observation and remote sensing of March-June events in future field studies.
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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 | 0,000 | 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 ».