Strength-Temperature Relationships for First-Year, Second-Year and Multi-Year Sea Ice
Notice bibliographique
Résumé
Strength-temperature relationships are presented for four categories of ice: first-year ice (FYI), second-year ice (SYI), young multi-year ice (yMYI) and thick multi-year ice (TkMYI). The equations are based upon the borehole strengths (BHS) measured during 876 tests in 162 boreholes. The strength of every type of sea ice decreases with increasing ice temperature. FYI and SYI are governed by nearly identical BHS-temperature relations for overlapping temperatures in the range -10°C to 0°C, but it is also important to note that SYI can be expected to deteriorate about one month later than FYI. The BHStemperature relations for yMYI and TkMYI are similar over the temperature range -9°C to -2°C. Factors other than ice temperature affect ice strength, so it is to be expected that equations based solely upon ice temperature cannot reproduce the BHS exactly. The BHS was overestimated for 56.8 to 69.4% of tests performed at individual test depths and 61.1 to 72% of the depth-averaged BHS for individual boreholes, depending upon ice category. Cold ice produces the lowest relative errors in strength, and warm porous ice the highest relative errors in strength.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».