Ice Shelf Water-influenced Fast Ice and Sub-Ice Platelet Layer Thickness Distributions beside the Campbell Ice Tongue in Terra Nova Bay, Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the present study, no dedicated in situ measurement of the thickness distributions of fast ice and the sub-ice platelet layer, formed by supercooled Ice Shelf Water in the near-surface ocean, had been carried out in Terra Nova Bay. Previous studies have recognised the biological importance of the sub-ice platelet layer observed beneath fast ice beside the Campbell Ice Tongue. Furthermore, a recent airborne survey of fast ice in the western Ross Sea implied that smaller ice bodies (ice tongues and outlet glaciers) contribute to the formation of supercooled Ice Shelf Water. With the objective of inferring source regions and circulation of Ice Shelf Water, we measured fast ice and sub-ice platelet layer thickness distributions near the Campbell Ice Tongue in late spring of 2021, using drill hole surveys and high-resolution ground-based electromagnetic induction soundings. We observed thicker fast ice and sub-ice platelet layer near the ice tongue with very thick and narrow sub-ice platelet layer maxima identifying highly channelled outflow of supercooled Ice Shelf Water from beneath the ice tongue through ice mélange, subglacial formations, and grounded regions. We conclude that a significant volume of supercooled Ice Shelf Water is locally sourced from the Campbell Ice Tongue through basal melting and affirm that the icescape in north Terra Nova Bay results from a complex interplay of glacial morphology, bathymetry, polynya dynamics, and ocean circulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».