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Enregistrement W4362557367 · doi:10.3390/coasts3020007

Temporal and Spatial Evolution of Seasonal Sea Ice of Arctic Bay, Nunavut

2023· article· en· W4362557367 sur OpenAlexafffundabout
Sławomir Kowal, William A. Gough, Kenneth Butler

Notice bibliographique

RevueCoasts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSea iceBayArctic ice packClimatologyArcticCryosphereOceanographyNorth Atlantic oscillationIce-albedo feedbackArctic sea ice declineClimate changeSeasonalityEnvironmental sciencePhysical geographyDrift iceGeographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The temporal and spatial variation in seasonal sea ice in Arctic Bay, Nunavut, are examined using time series and spatial clustering analyses. For the period of 1971 to 2018, a time series of sea ice break-up, and freeze-up, dates and ice-free season length at nine grid points are generated from sea ice charts derived from satellites and other data. These data are analysed temporally and spatially. The temporal analyses indicate an unambiguous response to a warming climate with statistically significant earlier break-up dates, later freeze-up dates, and longer ice-free seasons with clear statistically significant linkages to local air temperature. The rate of change in freeze-up dates and ice-free season length was particularly strong in the early 2000s and less in the 2010s. Spatial clustering analysis indicated a roughly linear pathway of south to north behaviour, following the contours of the bay with the exception of modified behaviour for landfast sea ice near the hamlet of Arctic Bay. The temporal analysis confirms and expands upon an earlier time series analysis of local seasonal sea ice. The spatial analysis indicates that while the ice-free season is increasing, it does not provide clear evidence that there has been a regime change in the seasonal characteristics of how sea ice forms and melts each year.

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)0,000
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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