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Enregistrement W4200369145 · doi:10.5194/tc-2021-368

Characterizing the Sea-Ice Floe Size Distribution in the Canada Basin from High-Resolution Optical Satellite Imagery

2021· preprint· en· W4200369145 sur OpenAlexaboutno aff
Alexis Anne Denton, Mary‐Louise Timmermans

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchMultidisciplinary University Research InitiativeUniversity of Miami
Mots-clésSea iceSea ice thicknessArctic ice packGeologySea ice concentrationDrift iceClimatologyArcticForcing (mathematics)Structural basinOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The sea-ice floe size distribution (FSD) characterizes the sea-ice response to atmosphere and ocean forcing and is important for understanding and modeling the evolving ice pack in a warming Arctic. FSDs are evaluated from 78 floe- segmented high-resolution (1-m) optical satellite images capturing a range of settings and sea-ice states during spring through fall from 1999 to 2014 in the Canada Basin. For any given image, the structure of the FSD is found to be sensitive to a classification threshold value (i.e., to specify an image pixel as being either water or ice) used in image segmentation, and an objective approach to minimize this sensitivity is presented. The FSDs are found to exhibit a single power-law regime between floe areas 50 m2 and 5 km2, characterized by exponents (slopes in log-log space) in the range −2.03 to −1.65. A distinct linear relationship between slopes and sea-ice concentrations is found, with steeper slopes (i.e., a larger proportion of smaller to larger floes) corresponding to lower sea-ice concentrations. Further, a seasonal variation in slopes is found for fixed sites in the Canada Basin that undergo a seasonal cycle in sea-ice concentration, while sites with extensive sea-ice cover year-round do not exhibit any seasonal change in FSD properties. Our results suggest that sea-ice concentration should be considered in any characterization of a time-varying FSD (for use in sea-ice models, for example).

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)0,001
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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