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Enregistrement W4211219306 · doi:10.1525/elementa.2021.00062

Overview of the MOSAiC expedition: Physical oceanography

2022· article· en· W4211219306 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Rabe, Céline Heuzé, Julia Regnery, Yevgeny Aksenov, Jacob Allerholt, Marylou Athanase, Youcheng Bai, Chris Basque, Dorothea Bauch, Till M. Baumann, Dake Chen, Sylvia T. Cole, Lisa Craw, Andrew Davies, Ellen Damm, Klaus Dethloff, Dmitry Divine, Francesca Doglioni, Falk Ebert, Ying‐Chih Fang, Ilker Fer, Allison A. Fong, Rolf Gradinger, Mats A. Granskog, Rainer Graupner, Christian Haas, Hailun He, Yan He, Mario Hoppmann, Markus Janout, David Kadko, Torsten Kanzow, Salar Karam, Yusuke Kawaguchi, Zoé Koenig, Bin Kong, Richard Krishfield, Thomas Krumpen, David Kuhlmey, Ivan Kuznetsov, Musheng Lan, Georgi Laukert, Ruibo Lei, Tao Li, Sinhué Torres‐Valdés, Lina Lin, Long Lin, Hailong Liu, Na Liu, Brice Loose, Xiaobing Ma, Rosalie D. McKay, Maria Mallet, Robbie Mallett, Wieslaw Maslowski, Christian Mertens, Volker Mohrholz, Morven Muilwijk, Marcel Nicolaus, Jeffrey K. O’Brien, Donald K. Perovich, Jian Ren, Markus Rex, Natalia Ribeiro, Annette Rinke, Janin Schaffer, Ingo Schuffenhauer, Kirstin Schulz, Matthew D. Shupe, W. J. Shaw, Vladimir Sokolov, Anja Sommerfeld, Gunnar Spreen, Timothy P. Stanton, Mark Stephens, Jie Su, Natalia Sukhikh, Arild Sundfjord, Karolin Thomisch, Sandra Tippenhauer, John M. Toole, Myriel Vredenborg, Maren Walter, Hangzhou Wang, Lei Wang, Yuntao Wang, Manfred Wendisch, Jinping Zhao, Meng Zhou, Jialiang Zhu

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésOceanographyHydrographySea iceArcticPhysical oceanographyGeologyClimatologyOcean observationsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic Ocean properties and processes are highly relevant to the regional and global coupled climate system, yet still scarcely observed, especially in winter. Team OCEAN conducted a full year of physical oceanography observations as part of the Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of the Arctic Climate (MOSAiC), a drift with the Arctic sea ice from October 2019 to September 2020. An international team designed and implemented the program to characterize the Arctic Ocean system in unprecedented detail, from the seafloor to the air-sea ice-ocean interface, from sub-mesoscales to pan-Arctic. The oceanographic measurements were coordinated with the other teams to explore the ocean physics and linkages to the climate and ecosystem. This paper introduces the major components of the physical oceanography program and complements the other team overviews of the MOSAiC observational program. Team OCEAN’s sampling strategy was designed around hydrographic ship-, ice- and autonomous platform-based measurements to improve the understanding of regional circulation and mixing processes. Measurements were carried out both routinely, with a regular schedule, and in response to storms or opening leads. Here we present along-drift time series of hydrographic properties, allowing insights into the seasonal and regional evolution of the water column from winter in the Laptev Sea to early summer in Fram Strait: freshening of the surface, deepening of the mixed layer, increase in temperature and salinity of the Atlantic Water. We also highlight the presence of Canada Basin deep water intrusions and a surface meltwater layer in leads. MOSAiC most likely was the most comprehensive program ever conducted over the ice-covered Arctic Ocean. While data analysis and interpretation are ongoing, the acquired datasets will support a wide range of physical oceanography and multi-disciplinary research. They will provide a significant foundation for assessing and advancing modeling capabilities in the Arctic Ocean.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
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

Citations219
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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