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Enregistrement W4242070850 · doi:10.5194/tc-2020-215-supplement

Supplementary material to "Long-term variation of sea ice and its response to thermodynamic factors in the Northwest Passage of the Canadian Arctic Archipelago"

2020· preprint· en· W4242070850 sur OpenAlexaboutno aff
Xinyi Shen, Yu Zhang, Changsheng Chen, Song Hu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésArchipelagoArcticOceanographyTerm (time)EcologyEnvironmental scienceGeographyGeologyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea ice conditions in the Canadian Arctic Archipelago (CAA) play a key role in the navigation of the Northwest 10 Passage (NWP).Based on the observed and simulated sea ice concentration and thickness data, we studied the temporal and spatial characteristics of sea ice from 1979 to 2017 in the NWP of the CAA and evaluated the sea ice conditions along the southern and northern routes of the NWP.Against the background of the rapid retreat of Arctic sea ice, the 39-year observed sea ice concentration of the NWP exhibited a relatively large decreasing trend in summer and fall, while heavy sea ice conditions were maintained in winter and spring, with a slight increasing trend.Consistent with Arctic sea ice, the sea ice 15 extent in the NWP displayed a decreasing trend of -2.34%/10a, with its minimum occurring in 2012.The sea ice thickness in most subregions of the NWP showed a decreasing trend, with the exception of Lancaster Sound.The decreasing trend of sea ice thickness in the NWP was estimated to -0.16 m/10a.Based on the sea ice concentration and thickness, however, the sea ice conditions were heavier along the northern route than the southern route.This study considered both of these routes, and we selected and evaluated more specific pathways.The correlation results between the sea ice and atmospheric and oceanic 20 thermodynamic factors in the NWP suggested that the thermodynamic factors had a greater impact on sea ice in the summer and fall, and the variations of sea ice concentration were more closely correlated with the thermodynamic factors than sea ice thickness.The sea surface temperature (SST) had a higher correlation with sea ice concentration than surface air temperature (SAT), while SAT exhibited a higher correlation with sea ice thickness than SST.The residual amount of sea ice concentration and thickness in the fall, associated with the fall SAT and SST, contributed to the formation of sea ice in the following winter 25 and spring.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5290,084

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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