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Enregistrement W2168903005 · doi:10.5194/tcd-7-4977-2013

Morphology and distribution of liquid inclusions in young sea ice as imaged by magnetic resonance

2013· article· en· W2168903005 sur OpenAlexaff
R. J. Galley, Brent Else, Nicolas‐Xavier Geilfus, Alex Hare, Dustin Isleifson, Lawrence Ryner, David G. Barber, Søren Rysgaard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaNational Research Council Institute for BiodiagnosticsUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyMagnetic resonance imagingSea ice thicknessSea iceScannerNuclear magnetic resonanceArctic ice packPhysicsOpticsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In order to determine the morphology and distribution of liquid inclusions in young sea ice, magnetic resonance imaging of an 18 cm sea ice core was done using a Siemens 3T TIM TRIO human scanner. The sample was stored at about −20 °C until the beginning of a constructive interference steady state gradient echo sequence which lasted four and a half min. Here we present the first three-dimensional reconstruction of a brine drainage channel network in young sea ice using magnetic resonance imaging. The magnetic resonance image sequence data presented here clearly illustrate that brine drainage channels are established relatively quickly during ice formation, and indicates the amount and location of vertical and horizontal fluid permeability in young sea ice. A simple analysis of the image sequence reveals that magnetic resonance imaging is useful in describing the vertical profile of liquid fraction that compares well to volumes calculated for similar sea ice temperatures. Future work in this vein may include three-dimensional magnetic resonance scans of sea ice cores at in situ temperatures using different magnetic resonance sequences in order to improve the observation of inclusions, though this will necessitate both access to a scanner and the construction of a cooling system compatible with a magnetic resonance imager.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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