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Enregistrement W4392593886 · doi:10.21203/rs.3.rs-3976407/v1

Contribution of ice dynamics along Nares Strait to the stability of ice arches

2024· preprint· en· W4392593886 sur OpenAlexafffund
G. W. K. Moore, Stephen Howell, Thomas J. Ballinger, Kaitlin McNeil, Mike Brady

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Space Agency
Mots-clésGeologyArchSea iceDynamics (music)Stability (learning theory)OceanographyEngineeringComputer sciencePhysicsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nares Strait, situated between northwest Greenland and Ellesmere Island, is an important conduit for exporting sea ice from the Arctic, especially thick multi-year ice undergoing an accelerated loss compared to other ice types. This export is impacted by ice arches that can form along the Strait and remain stable for months at a time resulting in a reduction in ice export. Arch stability is a function of sea ice thickness and there is a concern that the thinning of Arctic sea ice may weaken the arches resulting in an accelerated export of sea ice. However, little is known about the spatial and temporal variability of sea ice thickness along the Strait. Here we show that before arch formation, there is a local maximum in ice thickness where arches typically form, which is related to ice convergence. Furthermore, we demonstrate that ice motion continues north of the arch after it forms, resulting in convergence and a dynamic thickening of the sea ice. We propose that, even though thinning ice is a cause for concern, the dynamics of sea ice transport along Nares Strait lead to localized thickening of sea ice that may contribute to continued arch formation and stability.

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)0,001
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 enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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