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Enregistrement W4251575420 · doi:10.22449/1573-160x-2017-2-51-64

The Experience of Using Autonomous Drifters for Studying the Ice Fields and the Ocean Upper Layer in the Arctic

2017· article· en· W4251575420 sur OpenAlexaboutno aff
S.V. Motyzhev, E.G. Lunev, A.P. Tolstosheev

Notice bibliographique

RevuePhysical Oceanography · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuoyDrifterSea iceArcticEnvironmental scienceArctic ice packOceanographyGeologyPolar nightClimatologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The constructional and operational features of the BTC60/GPS/ice temperature-profiling drifters, developed in Marine Hydrophysical institute RAS for investigation of polar areas, are considered in this article. The drifters operated in completely automatic mode measuring air pressure, water temperatures at 17 depths down to 60 m, ocean pressures at 20, 40 and 60 m nominal depths and current locations. Accuracies of measurements were: +/-2 hPa for air pressure, +/-0.1C for temperatures, +/-30 hPa for ocean pressure, 60 m for locations. Iridium satellite communication system was used for data transfer. Time delay between sample and delivery to a user did not exceed 10 minutes. More than 30 thermodrifters were developed in the Beaufort Sea -Canada Basin and central Arctic for the period from September 2012 to September 2014. Total duration of drifting buoys in operation was more of 4800 days. It was accepted the data of hourly samples about variability of ice-flows and ice field as a whole movements, thermo processes within upper water layer below ice, air pressure in near surface atmosphere of the Arctic region. The article includes some results of statistical analysis of data from drifter ID247950, the 3-year trajectory of which depended on the processes of transfer and evolution of ice fields in the Beaufort Sea -Canada Basin. Over a long period of time the Arctic buoy in-situ experiments allowed resulting about capability and reasonability to create reliable, technological and low-cost buoy network on basis of BTC60/GPS/ice drifters to monitor Arctic area of the World 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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