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Enregistrement W4390115291 · doi:10.31223/x5f976

Dye tracing of upward brine migration in snow

2023· preprint· en· W4390115291 sur OpenAlexaboutno aff
Robbie Mallett, Vishnu Nandan, Rosemary Willatt, Monojit Saha, John Yackel, Gaëlle Veysière, Jeremy Wilkinson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowBrineSnowpackSea iceGeologyBayOceanographyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeomorphologyChemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of salt in the snow overlying seasonal sea ice has profound thermodynamic and electromagnetic effects. However, the way that it arrives and is distributed within the marine snowpack remains poorly understood and modelled. We describe two experiments tracing upward brine movement in snow: one laboratory experiment at Rothera research station, West Antarctica, and a field experiment in Hudson Bay, Canada. The laboratory experiments involved the addition of dyed brine to the base of terrestrial snow samples, with subsequent wicking being characterised. After initial and total absorption at the base, the dyed brine migrated further up over nine days, ultimately reaching heights between 2.5 & 6 cm. Our field experiment involved dye being added directly (without brine) to bare sea ice and lake ice surfaces, with snow then accumulating on top over several days. On the sea ice, the dye migrated upwards into the snow by up to 5 cm as the snow's basal layer became more salty, whereas no dye migration occurred in our control experiment over lake ice. Upward dye migration and basal salinification over the sea ice occurred in relatively dry snowpacks where brine inclusions took up between 0.5 & 5.8% of the snow's pore volume.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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