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Enregistrement W4399430115 · doi:10.52381/icop2024.77.1

On the origin of airmasses and their influence on the isotopic composition of precipitation in Canada's western Arctic

2024· report· en· W4399430115 sur OpenAlexaffabout
Loucas Diamant-Boustead, C. R. Burn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticClimatologyAtmospheric sciencesPrecipitationEnvironmental scienceSnowWinter stormHYSPLITGeologyPhysical geographyStormOceanographyMeteorologyGeographyAerosolGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stable-isotope ratios in ice-wedge ice have been used to reconstruct winter conditions in Siberia and eastern Beringia.Such reconstructions assume that temperature is the principal influence on the isotopic composition of precipitation and, hence, wedge ice.Archived data for over 100 precipitation samples, collected between August 2015 and August 2018 at Inuvik, NT, indicate two distinct populations of δ 18 O values for summer and winter.The regression equation for δ 18 O (‰) on mean temperature (T, °C) for the day of precipitation is δ 18 O = 0.3T -19.3 (R 2 = 0.59, p < 0.01).For summer, the equation is δ 18 O = 0.19T -18.2 (R 2 = 0.01, p = 0.007), and for winter δ 18 O = 0.16T -22.2 (R 2 = 0.15, p = 0.02).The difference between the seasons dominates the regression when all data are pooled, but seasonal data indicate low to no relation between the variables.NOAA's HYSPLIT model was used to trace storms back to where the synoptic system formed as well as the trajectory taken to reach Inuvik.Systems that travel over mountains to reach Inuvik experience considerable fractionation whereas systems from the proximal Beaufort Sea do not.The δ 18 O values for systems originating from the north, south, and west were statistically indistinguishable in both seasons, but southerly systems arrived with the warmest conditions in winter.Separate bulk samples of monthly precipitation collected from 1985-1995 provided a stronger relation between δ 18 O values and monthly mean temperature, but R 2 (0.28) was still low. 1

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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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