Drift, drag and deterioration: mapping the fate of large ice hazards
Notice bibliographique
Résumé
Floating ice hazards are a risk to safe navigation in both the Arctic and the Southern Ocean as a result of changing ice conditions and increased marine traffic in recent years. These hazards include icebergs and ice islands (a type of iceberg in the Arctic that is tabular in shape and up to several km in length). Under the influence of climate change, calving (break-off) rates of tidewater glaciers, floating glacier tongues and ice shelves, the source of icebergs and ice islands, appear to be increasing, particularly in the Arctic. Understanding the drift and deterioration of these ice features is a key challenge to the ice community and tends to be limited by a paucity of observational data from around Newfoundland and Labrador, where water temperatures are significantly warmer and interaction with sea ice is less common than in Arctic waters. Observations of drifting ice islands that calved from the Petermann Glacier in NW Greenland were attempted in 2011 in the Canadian High Arctic (69-75N) to examine draft, surface roughness and basal features using an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) to help improve numerical ice hazard drift models. The AUV was successfully deployed under a grounded ice island, yet key challenges for future deployments involve mapping ice that is both drifting and rotating. Acoustic localization, combined with terrain-relative navigation, is proposed to deal with this motion, enabling accurate in situ measurements of the underside and sidewalls of the ice. This data is required to help understand the drift, deterioration and ultimate fate of these ice hazards in a changing global climate.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».