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Enregistrement W2902654706 · doi:10.1029/2018jc014383

Airborne Observations of Summer Thinning of Multiyear Sea Ice Originating From the Lincoln Sea

2018· article· en· W2902654706 sur OpenAlexafffund
Benjamin Lange, Justin Beckers, J Alec Casey, Christian Haas

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaYork UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesAlfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine ResearchNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Space AgencyCompute CanadaAlberta IngenuityBrigham Young University
Mots-clésSea iceSea ice thicknessArctic ice packMelt pondGeologyCryosphereAntarctic sea iceSnowDrift iceSea ice concentrationSnowmeltFast iceClimatologyThinningArcticOceanographyAtmospheric sciencesEnvironmental scienceGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To better understand recent changes of Arctic sea ice thickness and extent, it is important to distinguish between the contributions of winter growth and summer melt to the sea ice mass balance. In this study we present a Lagrangian approach to quantify summer sea ice melt in which multiyear ice (MYI) floes that were surveyed by airborne electromagnetic thickness sounding within Nares Strait during summer were backtracked, using satellite imagery, to a region in close proximity (3–20 km) to spring ice thickness surveys carried out in the Lincoln Sea. Typical modal total MYI thicknesses, including ~0.4‐m snow, ranged between 3.9 and 4.7 m in the Lincoln Sea during April. Ice‐only modal thicknesses were between 2.2 and 3.0 m in Nares Strait during August. Total thinning including snow and ice was 1.3 ± 0.1 m including 0.4 ± 0.09 m of snow melt and 0.9 ± 0.2 m of ice melt. This translates to a seasonal net heat input of 305 ± 69 MJ/m2 (262 ± 60 MJ/m2 for ice only) and seasonal net heat flux of 57 ± 13 W/m2 (45 ± 10 W/m2 for ice only), which is unlikely to be explained by solar radiation fluxes alone. Furthermore, our approach provides an improvement on traditional ice mass balance buoy estimates because it integrates melt over larger spatial scales, where melt can be highly variable due to differential melt experienced between melt ponds, bare ice, hummocks, and ridges.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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