Arctic rain on snow events: bridging observations to understand environmental and livelihood impacts
Notice bibliographique
Résumé
When rain falls on an existing cover of snow, followed by low temperatures, or falls as freezing rain, it can leave a hard crust. These Arctic rain on snow (ROS) events can profoundly influence the environment and in turn, human livelihoods. Impacts can be immediate (e.g. on human travel, herding, or harvesting) or evolve or accumulate, leading to massive starvation-induced die-offs of reindeer, caribou, and musk oxen, for example. We provide here a review and synthesis of Arctic ROS events and their impacts, addressing human-environment relationships, meteorological conditions associated with ROS events, and challenges in their detection. From our assessment of the state of the science, we conclude that while (a) systematic detection of ROS events, their intensity, and trends across the Arctic region can be approached by combining data from satellite remote sensing, atmospheric reanalyses, and meteorological station records; (b) obtaining knowledge and information most germane to impacts, such as the thickness of ice layers, how ice layers form within a snowpack, and antecedent conditions that can amplify impacts, necessitates collaboration and knowledge co-production with community members and indigenous knowledge-holders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».