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Enregistrement W4391851835 · doi:10.7256/2453-8922.2024.1.69791

The ice regime of the northeastern Russia

2024· article· en· W4391851835 sur OpenAlexaboutno aff
Anastasiia Zemlianskova, Nataliia Nesterova, Olga Makarieva

Notice bibliographique

RevueАрктика и Антарктика · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPhysical geographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transport links and provision of hard-to-reach settlements and mining enterprises play an important role in the economic development of the Arctic regions. In winter, winter roads are used as transport arteries; their mode of operation depends on the characteristics of the ice. Winter roads are used in Russia, Canada, USA, Finland, and China. Due to climate warming, the timing of the formation of ice cover on rivers is shifting to later times, and in the spring the ice is destroyed earlier. This could affect the delivery of vital supplies to remote regions. According to recent forecasts, it is assumed that heavy vehicles will not be able to use winter roads by the end of the 21st century. The purpose of the study is to analyze changes in the characteristics of ice cover on the rivers of the Northeast of Russia. To do this, a series of data was collected for the period 1940–2018 on the thickness of the ice cover at 80 hydrological stations located in the basins of the Yana, Indigirka, Kolyma rivers, rivers of the Chukotka Peninsula and the Sea of Okhotsk basin. The catchment areas range from 18.3 to 635,000 km2, and the duration of the continuous series ranges from 2 to 67 years. Three statistical nonparametric tests (Mann-Kendall, Pettitt and Theil-Sen) were used for evaluation. The following characteristics were considered: the maximum ice thickness and the date of its formation, the dates when the ice thickness reached 60 and 90 cm. During the period under review, the maximum ice thickness decreased by an average of 40 cm, while the date of reaching the maximum values remained almost unchanged. The period for the formation of river ice with a thickness of 60 and 90 cm, necessary for the passage of cars and trucks, respectively, has shifted by almost a month. The start date of freeze-up occurs on average 3–4 days later, and the end date of freeze-up occurs 5–8 days earlier. On average, the duration of freeze-up decreased by 5–15 days. The results obtained must be taken into account when drawing up the work schedule for winter roads. This is especially important for regions where communication between populated areas and mining enterprises is possible only through river arteries.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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