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Enregistrement W2551373400 · doi:10.1002/2016gl071489

The influence of declining sea ice on shipping activity in the Canadian Arctic

2016· article· en· W2551373400 sur OpenAlexafffundabout
Larissa Pizzolato, Stephen Howell, Jackie Dawson, Frédéric Laliberté, Luke Copland

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of OttawaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésBaySea iceBeaufort seaArcticOceanographyArctic ice packArctic sea ice declineCanada BasinBeaufort scaleClimatologyGeologyEnvironmental sciencePhysical geographyAntarctic sea iceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Significant attention has focused on the potential for increased shipping activity driven by recently observed declines in Arctic sea ice cover. In this study, we describe the first coupled spatial analysis between shipping activity and sea ice using observations in the Canadian Arctic over the 1990–2015 period. Shipping activity is measured by using known ship locations enhanced with a least cost path algorithm to generate ship tracks and quantified by computing total distance traveled in kilometers. Statistically significant increases in shipping activity are observed in the Hudson Strait (150–500 km traveled yr −1 ), the Beaufort Sea (40–450 km traveled yr −1 ), Baffin Bay (50–350 km traveled yr −1 ), and regions in the southern route of the Northwest Passage (50–250 km traveled yr −1 ). Increases in shipping activity are significantly correlated with reductions in sea ice concentration (Kendall's tau up to −0.6) in regions of the Beaufort Sea, Western Parry Channel, Western Baffin Bay, and Foxe Basin. Changes in multiyear ice‐dominant regions in the Canadian Arctic were found to be more influential on changes to shipping activity compared to seasonal sea ice regions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations181
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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