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Enregistrement W2890408470 · doi:10.58088/9x46-n738

Sea ice transport through Nares Strait between 2003 and 2012

2024· dissertation· en· W2890408470 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia A. Ryan

Notice bibliographique

RevueLibrary, Museums and Press - UDSpace (University of Delaware) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographySea iceGeographyGeologyFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation focuses on sea ice observations in Nares Strait between 2003 and 2012. Ice transported via the channel contributes to freshwater flux through the Canadian Arctic Archipelago (CAA). Nares Strait, which forms the eastern boundary of the CAA, is second only to Fram Strait for volume outflow from the Arctic basin. Flow through the channel is described by two regimes. The distinction between these is the presence or absence of a land-fast ice bridge blocking ice transport. During the beginning and end of this study, ice bridges form each year and last for 3 to 6 months. However, ice flows virtually uninhibited for four years beginning in 2006. Data gathered from ice profiling sonars (IPS) moored in the channel are used to measure ice draft. Ice is found to be thicker in the western channel and to have highest velocity in the central channel. The statistical distribution of ice is assessed at seasonal and inter-annual scales temporally. Whereas ice in the Arctic Basin has been thinning, thick multi-year ice continues to flow through Nares Strait. With a goal to estimate ice volume flux through the channel, use of a steady state semianalytic channel flow model to supplement spatial and temporal gaps in ice velocity data is evaluated. Specifically, its ability to reproduce geostrophic flow characteristics and surface velocities in a cross-section of Nares Strait is assessed by comparison to well-resolved observational data. Surface forcing due to winds, the presence of mobile ice and land-fast ice cover conditions are implemented in the model. In order to replicate ice velocity at the water surface, the model requires extreme values for viscosity and amplified drag coefficients. A time series of ice flux is finally derived. Annual ice volume transport through Nares Strait averages 171±62 km3 when an ice bridge blocks the channel as compared to 472±126 km3 when ice flows freely year-round. Thus, Nares Strait transports between 6 and 21% of the volume of ice transported by Fram Strait.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,809

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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