Snow and ice facies variability and ice layer formation on Canadian Arctic ice caps, 1999–2005
Notice bibliographique
Résumé
Time series of enhanced resolution data from the SeaWinds scatterometer aboard QuikScat were used to map the distribution of snow and ice surface facies and ice layer formation in the percolation zone on ice caps in the Queen Elizabeth Islands during the period 1999–2005. Iterative Self‐Organizing Data Analysis classification of the mean postfreeze‐up biweekly average σ0 signal for the 7‐year period resulted in the delineation of four snow and ice surface facies (interpreted as the percolation, saturation, superimposed ice, and glacier ice zones). Analysis with National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research Reanalysis reveals that changes in geopotential height in the troposphere (700, 500, and 300 hPa) and air temperature (700 hPa level) are positively (negatively) correlated with area changes in the glacier ice (percolation and saturation) zones and changes in facies boundary elevation. The change in biweekly‐averaged backscatter following the freeze‐up periods between successive autumns was used to map changes in the distribution of ice layers formed by meltwater percolation and refreezing in the snowpack within the percolation zone. Strongly positive air temperature anomalies at the 700 hPa level in 2001 and 2005 are consistent with extensive ice layer formation in the percolation zones of all ice caps. Such large interannual changes in ice layer formation are likely associated with large changes to the density profile of the snowpack and may be associated with surface elevation changes that are unrelated to changes in surface mass balance.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».