MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313839682 · doi:10.1029/2022gl100696

Synoptic Variability in Satellite Altimeter‐Derived Radar Freeboard of Arctic Sea Ice

2023· article· en· W4313839682 sur OpenAlexaff
Carmen Nab, Robbie Mallett, William K. Gregory, Jack Landy, Isobel R. Lawrence, Rosemary Willatt, Julienne Strœve, Michel Tsamados

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilMet OfficeSight Research UKNuclear Safety and Security CommissionEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésFreeboardSnowRadar altimeterRadarSatelliteSea iceRemote sensingAltimeterGeologyMeteorologyArctic ice packScatterometerEnvironmental scienceClimatologyOceanographyGeomorphologyWind speedGeographyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Satellite observations of sea ice freeboard are integral to the estimation of sea ice thickness. It is commonly assumed that radar pulses from satellite‐mounted Ku‐band altimeters penetrate through the snow and reflect from the snow‐ice interface. We would therefore expect a negative correlation between snow accumulation and radar freeboard measurements, as increased snow loading weighs the ice floe down. In this study we produce daily resolution radar freeboard products from the CryoSat‐2 and Sentinel‐3 altimeters via a recently developed optimal interpolation scheme. We find statistically significant ( p < 0.05) positive correlations between radar freeboard anomalies and modeled snow accumulation. This suggests that, in the period after snowfall, radar pulses are not scattering from the snow‐ice interface as commonly assumed. Our results offer satellite‐based evidence of winter Ku‐band radar scattering above the snow‐ice interface, violating a key assumption in sea ice thickness retrievals.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetArctic and Antarctic ice dynamicsTravaux en français237 207