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Enregistrement W4253277626 · doi:10.5194/tc-2021-83-rc2

Comment on tc-2021-83

2021· peer-review· en· W4253277626 sur OpenAlexaffabout
Reza Zeinali Torbati, Ian Turnbull, Rocky Taylor, Derek Mueller

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensCarleton UniversityCentre For Cold Ocean Resources EngineeringMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyFracture (geology)ClimatologySubmarine pipelineArctic ice packArcticSea icePhysical geographyOceanographyGeographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Four calving events of Petermann Glacier happened in 2008, 2010, 2011, and 2012, which resulted in the drift and deterioration of numerous ice islands, some reaching as far as offshore Newfoundland. The presence of these ice islands in the eastern Canadian Arctic increases the risk of interaction with offshore operations and shipping activities. This study uses the recently developed Canadian Ice Island Drift, Deterioration and Detection database to investigate the fracture events that these ice islands experienced, and it presents a probabilistic model for the conditional occurrence of such events by analyzing the atmospheric and oceanic conditions that drive the causes behind the ice island fracture events. Variables representing the atmospheric and oceanic conditions that the ice islands were subjected to are extracted from reanalysis datasets and then interpolated to evaluate their distributions for both fracture and non-fracture events. The probability of fracture event occurrence for different combinations of input variable conditions is quantified using Bayes' theorem. Out of the seven variables analyzed in this study, water temperature and ocean current speed are identified as the most and least important contributors, respectively, to the fracture events of the Petermann ice islands. It is also revealed that the ice island fracture probability increases to 75 % as the ice islands encounter extreme (very high) atmospheric and oceanic conditions. A validation scheme is presented using the cross-validation approach and Pareto principle, and an average error of 13 %–39 % is reported in the fracture probability estimations. The presented probabilistic model has a predictive capability for future fracture events of ice islands and could be of particular interest to offshore and marine ice and risk management in the eastern Canadian Arctic. Future research, however, is necessary for model training and testing to further validate this ice island fracture model.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0320,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1530,128

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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