Heat Flow in the Western Arctic Ocean (Amerasian Basin)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract From 1963 to 1973 the U.S. Geological Survey measured heat flow at 356 sites in the Amerasian Basin (Western Arctic Ocean) from a drifting ice island (T‐3). The resulting measurements, which are unevenly distributed on Alpha‐Mendeleev Ridge and in Canada and Nautilus Basins, greatly expand available heat flow data for the Arctic Ocean. Average T‐3 heat flow is ~54.7 ± 11.3 mW/m2, and Nautilus Basin is the only well‐surveyed area (~13% of data) with significantly higher average heat flow (63.8 mW/m2). Heat flow and bathymetry are not correlated at a large scale, and turbiditic surficial sediments (Canada and Nautilus Basins) have higher heat flow than the sediments that blanket the Alpha‐Mendeleev Ridge. Thermal gradients are mostly near‐linear, implying that conductive heat transport dominates and that near‐seafloor sediments are in thermal equilibrium with overlying bottom waters. Combining the heat flow data with modern seismic imagery suggests that some of the observed heat flow variability may be explained by local changes in lithology or the presence of basement faults that channel circulating seawater. A numerical model that incorporates thermal conductivity variations along a profile from Canada Basin (thick sediment on mostly oceanic crust) to Alpha Ridge (thin sediment over thick magmatic units associated with the High Arctic Large Igneous Province) predicts heat flow slightly lower than that observed on Alpha Ridge. This, along with other observations, implies that circulating fluids modulate conductive heat flow and contribute to high variability in the T‐3 data set.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».