Saroma-ko Lagoon Observations for sea ice Physico-chemistry and Ecosystems 2019 (SLOPE2019)
Notice bibliographique
Résumé
Saroma-ko Lagoon, located on the Okhotsk Sea coast of Hokkaido, is seasonally covered by flat, homogeneous, easily accessible and safe sea ice. As such, it proves a very useful experimental site for the study of sea ice processes, the inter-comparison of methods, the testing of equipment, and the training of researchers new to the Polar regions. In this contribution, we describe a physical, chemical, and ecosystem survey at Saroma-ko Lagoon, conducted over February 23-28, 2019 under the auspices of the SLOPE2019 (Saroma-ko Lagoon Observations for sea ice Physico-chemistry and Ecosystems 2019) program. Sea ice cores were collected to examine temperature, salinity, oxygen isotopic ratio, thin sections, and chemical and biological parameters such as carbonate chemistry, CH4, nutrients, chlorophyll a concentrations, and ice algae community assemblage. Broadband and spectral irradiance measurements were carried out above/under the sea ice, and different sensors were inter-compared at close positions and environments. Equipment such as spectrometers, air-sea ice CO2/CH4 flux chamber, and under-ice turbulent heat flux systems were tested for future Arctic and Antarctic expeditions. Finally, an artificial pool was dug into the sea ice to understand the effect of snow particles on ice growth and to compare the gas exchange process over sea ice with an ice-free water surface. Our SLOPE2019 field campaign activities provided useful information for inter-comparison work and future sea ice research in the polar oceans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».