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Enregistrement W4297515212 · doi:10.5194/egusphere-2022-519-rc3

Comment on egusphere-2022-519

2022· peer-review· en· W4297515212 sur OpenAlexfundno aff
Marcello Vichi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBuoyTrajectorySea iceDeformation (meteorology)LagrangianGeologyRange (aeronautics)Eulerian pathGeodesyTemporal resolutionMeteorologyRemote sensingClimatologyOceanographyPhysicsAerospace engineeringEngineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Sea ice deformation and dynamics play a significant role in atmosphere-ice-ocean coupling. Deformation patterns in sea ice can be observed at a wide range of spatial scales, though high resolution objective quantification of these features remains difficult. In an effort to better understand local deformation of sea ice, we adapt the Trajectory Stretching Exponents (TSEs), quasi-objective measures of Lagrangian stretching in continuous media, to sea ice buoy data, and develop a temporal analysis of TSE time series. TSEs provide an approximation of Lagrangian coherent structure diagnostics when only sparse trajectory data is available. As TSEs do not require multiple buoys, we find they have an expanded range of use when compared with traditional Eulerian buoy-array deformation metrics, and provide local-stretching information below the length-scales possible when averaging over buoy-arrays. We verify the ability of TSEs to temporally and spatially identify dynamic fracture events for three different sea ice datasets, with buoys identifying fracture domains ranging tens to hundreds of kilometers in diameter.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0180,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2470,174

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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