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Enregistrement W3150833021 · doi:10.1029/2021gl093207

The Three‐Dimensional Light Field Within Sea Ice Ridges

2021· article· en· W3150833021 sur OpenAlexaff
Christian Katlein, Jean-Philippe Langelier, Alexandre Ouellet, Félix Lévesque‐Desrosiers, Quentin Hisette, Benjamin Lange, Simon Lambert‐Girard, Marcel Babin, Simon Thibault

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensInstitut National d'OptiqueUniversité LavalMakivik Corporation
Organismes subventionnairesAlfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine ResearchNorges ForskningsrådPolarforskningssekretariatet
Mots-clésRidgeLight fieldGeologyDistributed ray tracingRay tracing (physics)Field (mathematics)Light scatteringTransmittanceMonte Carlo methodIsotropyOpticsScatteringPhysicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sea ice pressure ridges have been recognized as important locations for both physical and biological processes. Thus, understanding the associated light‐field is crucial, but their complex structure and internal geometry render them hard to study by field methods. To calculate the in‐ and under‐ridge light field, we combined output from an ice mechanical model with a Monte‐Carlo ray tracing simulation. This results in realistic light fields showing that light levels within the ridge itself are significantly higher than under the surrounding level ice. Light guided through ridge cavities and scattering in between ridge blocks also results in a more isotropic ridge‐internal light field. While the true variability of light transmittance through a ridge can only be represented in ray tracing models, we show that simple parameterizations based on ice thickness and macro‐porosity allow accurate estimation of mean light levels available for photosynthesis underneath ridges in field studies and large‐scale models.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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