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Enregistrement W2954190734 · doi:10.3389/fmars.2019.00429

Polar Ocean Observations: A Critical Gap in the Observing System and Its Effect on Environmental Predictions From Hours to a Season

2019· article· en· W2954190734 sur OpenAlexafffund
G. C. Moore Smith, Richard A Allard, Marcel Babin, Laurent Bertino, Matthieu Chevallier, Gary K. Corlett, Julia Crout, Fraser Davidson, Bruno Delille, Sarah T. Gille, David Hébert, Patrick Hyder, Janet Intrieri, José Lagunas, Gilles Larnicol, T. Kaminski, Belinda J. Kater, Frank Kauker, Claudie Marec, Matthew Mazloff, E. Joseph Metzger, Calvin W. Mordy, Anne O’Carroll, Steffen M. Olsen, Michael W Phelps, Pamela G. Posey, Pierre Prandi, Eric Rehm, Phillip Reid, Ignatius Rigor, Stein Sandven, Matthew Shupe, Sebastiaan Swart, O. M. Smedstad, Amy Solomon, Andrea Storto, Pierre Thibaut, John M. Toole, Kevin R. Wood, Jiping Xie, Qinghua Yang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversité LavalFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCentre National d’Etudes SpatialesAgence Nationale de la RechercheArcticNetInstitut Polaire Français Paul Emile VictorNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSea iceArgoEnvironmental scienceOcean observationsClimatologyPolarArcticSearch and rescueAntarctic sea iceOceanographyArctic ice packMeteorologyGeographyComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing need for operational oceanographic predictions in both the Arctic and Antarctic polar regions. In the former, this is driven by a declining ice cover accompanied by an increase in maritime traffic and exploitation of marine resources. Oceanographic predictions in the Antarctic are also important, both to support Antarctic operations and also to help elucidate processes governing sea ice and ice shelf stability. However, a significant gap exists in the ocean observing system in polar regions, compared to most areas of the global ocean, hindering the reliability of ocean and sea ice forecasts. This gap can also be seen from the spread in ocean and sea ice reanalyses for polar regions which provide an estimate of their uncertainty. The reduced reliability of polar predictions may affect the quality of various applications including search and rescue, coupling with numerical weather and seasonal predictions, historical reconstructions (reanalysis), aquaculture and environmental management including environmental emergency response. Here, we outline the status of existing near-real time ocean observational efforts in polar regions, discuss gaps, and explore perspectives for the future. Specific recommendations include a renewed call for open access to data, especially real-time data, as a critical capability for improved sea ice and weather forecasting and other environmental prediction needs. Dedicated efforts are also needed to make use of additional observations made as part of the Year of Polar Prediction (YOPP; 2017-2019) to inform optimal observing system design. To provide a polar extension to the Argo network, it is recommended that a network of ice-borne sea ice and upper-ocean observing buoys be deployed and supported operationally in ice-covered areas together with autonomous profiling floats and gliders (potentially with ice detection capability) in seasonally ice covered seas. Finally, additional efforts to better measure and parameterize surface exchanges in polar regions are much needed to improve coupled environmental prediction.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations74
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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