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Enregistrement W2997466382 · doi:10.1038/s41598-019-56780-6

A Study of the North Water Polynya Ice Arch using Four Decades of Satellite Data

2019· article· en· W2997466382 sur OpenAlexafffund
Ron Vincent

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationGovernment of Canada
Mots-clésSea iceArcticClimatologyArctic ice packGeologySatelliteFast iceAntarctic sea iceDrift iceOceanographySatellite imagery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polynyas are sections of the polar ocean that remain relatively ice-free during winter, imparting significant physical and biological impact on the region. The North Water polynya (NOW) situated between Ellesmere Island and Greenland is the largest recurring Arctic polynya. Historically, the NOW forms every season when Arctic Ocean floes moving southward through Nares Strait become congested and form an ice arch that defines the northern border of the polynya. This blockage usually forms during winter and breaks down in spring. It is conjectured that the polynya is maintained by latent heat of fusion from the continuous formation of new ice as floes are swept southward from the ice arch by wind and ocean currents. Analysis of four decades of satellite imagery indicates a growing instability in the location of the ice arch, challenging previous models of polynya maintenance. A linear trend of the data indicates the number of days of Nares Strait blockage has decreased 2.1 days/year between 1979 and 2019 with wide interannual variations. Prior to 2007, ice arches blocked Nares Strait an average of 177 days/year compared to 128 days/year since that time. The overall trend of reduced ice arch duration is a contributing factor to the dramatic loss of multiyear ice in the Arctic basin.

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)0,001
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations67
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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