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Enregistrement W3175471380 · doi:10.1139/facets-2020-0096

Changes in shipping navigability in the Canadian Arctic between 1972 and 2016

2021· article· en· W3175471380 sur OpenAlexafffundvenueabout
Luke Copland, Jackie Dawson, Adrienne Tivy, Frances Delaney, Alison Cook

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesTransport CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkArcticNetUniversity of Ottawa
Mots-clésNavigabilityArcticArctic ice packSea icePhysical geographyOceanographyBayGeographyEnvironmental scienceClimatologyMeteorologyGeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been rapid recent reductions in sea ice age and extent in the Canadian Arctic, but little previous analysis of how this has impacted the navigability of Arctic shipping. In this study we analyze how navigability changed over the period 1972–2016 by converting Canadian Ice Service ice charts to shipping navigability charts for different hull strength classifications based on the Arctic Ice Regime Shipping System. Analysis focuses on the southern route of the Northwest Passage, and the Arctic Bridge route across Hudson Bay, for changes in early-season (∼25 June), mid-season (∼3 September), and late-season (∼15 October) conditions. Results reveal that there has been a marked easing in shipping navigability for all vessels over the past decade, driven by reductions in the area and age of sea ice, particularly across the southern route of the Northwest Passage. Both medium (Type B) and little (Type E) ice strengthened vessels were able to transit the full length of this route in the middle part of the shipping season in 2012–2016, but not in 1972–1976 or 1992–1996.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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