A cold  cavity? Results of a high resolution ice-shelf ocean coupled model of Terra Nova Bay and the ocean cavity beneath the Nansen Ice Shelf.
Notice bibliographique
Résumé
Terra Nova Bay in the western Ross Sea of Antactica has received increasing attention recently by international oceanographic and sea ice observation campaigns. In Terra Nova Bay strong katabatic events create one of the most intense sea ice producing polynyas in Antarctica. The associated deep convection drives the formation of HSSW, the precursor of AABW. It also facilitates the oceanic heat exchange with the adjacent ocean cavity beneath the Nansen Ice Shelf (NIS). Terra Nova Bay presents us with the unique opportunity of studying many of the primary interactive processes of atmosphere, ocean, ice shelves and sea ice, in a relatively confined region. In this talk we will show results of a high resolution, coupled ocean-ice shelf modeling study that synthesizes and contextualizes available data sets from various recent observation campaigns. Our results include the first tidal model of Terra Nova Bay and the NIS cavity, the seasonal heat budget of the cavity and the formation of meso-scale eddies inside the polynya. We have also investigated the oceanographic role of erosion features at the base of the NIS, associated ice shelf melt rates and the impact of fresh water outflow in preconditioning the onset of winter polynya activity as well as the large scale circulation in Terra Nova Bay.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».