Variability of Arctic Sea Ice: The View from Space, An 18-year Record
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A recently compiled 18-year record (1979 to 1996) of sea ice concentrations derived from four passive-microwave satellite instruments has allowed the quantification of a variety of measures of Arctic sea ice variability. Earlier maps generated using data through August 1987 have been updated to 18-year summaries of the annual range of sea ice distributions, the interannual variability of average monthly sea ice distributions, the frequency of sea ice coverage over the 18 years, the length of the sea ice season, and trends in the length of the sea ice season. Linear least squares trends over the 18-year record show the sea ice season to have lengthened over some sizeable regions, especially in the Bering Sea, Baffin Bay, Davis Strait, the Labrador Sea, and the Gulf of St. Lawrence, but to have shortened over a much larger area, including the Sea of Okhotsk, the Greenland Sea, the Barents Sea, and all the seas along the north coast of Russia. The area with trends showing sea ice seasons shortening by over 0.5 days/year is 7 500 000 km², over 2.5 times the area experiencing a lengthening of the sea ice season by over 0.5 days/year. Neither the shortening nor the lengthening, however, is uniform or monotonic over the 18-year record. Instead, the ice cover exhibits widespread interannual variability, not just in the length of the sea ice season but for each month-a fact well illustrated by the monthly average September ice coverage, which was at its lowest extent in 1995 but at its second highest one year later, in the final year of the record. The maps of ice frequency and ice variability can help identify how anomalous individual years are. In some cases, they can help forestall unnecessary concern over seemingly unusual conditions which, upon examination of the maps, are found to fall well within the observed variability.
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.
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) | 0,046 | 0,001 |
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 découle