Modern dirty sea ice characteristics and sources: The role of anchor ice
Notice bibliographique
Résumé
[1] Extensive dirty ice patches with up to 7 kg m−2 sediment concentrations in layers of up to 10 cm thickness were encountered in 2005 and 2007 in numerous areas across the central Arctic. The Fe grain fingerprint determination of sources for these sampled dirty ice floes indicated both Russian and Canadian sources, with the latter dominating. The presence of benthic shells and sea weeds along with thick layers (2–10 cm) of sediment covering 5–10 m2 indicates an anchor ice entrainment origin as opposed to suspension freezing for some of these floes. The anchor ice origin might explain the dominance of Canadian sources where only narrow flaw leads occur that would not favor suspension freezing as an entrainment process. Expandable clays, commonly used as an indicator of a Kara Sea origin for dirty sea ice, are present in moderately high percentages (>20%) in many circum-Arctic source areas, including the Arctic coasts of North America. Some differences between the Russian and the North American coastal areas are found in clay mineral abundance, primarily the much higher abundance of chlorite in North America and the northern Barents Sea as opposed to the rest of the Russian Arctic. However, sea ice clay mineralogy matched many source areas, making it difficult to use as a provenance tool by itself. The bulk mineralogy (clay and non-clay) does not match specific sources possibly due to reworking of the sediment in dirty floes through summer melting or the failure to characterize all possible source areas.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».