A new high-resolution Coastal Ice-Ocean Prediction System for the East Coast of Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Coastal Ice Ocean Prediction System for the East Coast of Canada (CIOPS-E) was developed and implemented operationally at Environment and Climate Change Canada (ECCC) to support a variety of critical marine applications. These include support for ice services, search and rescue, environmental emergency response and maritime safety. CIOPS-E uses a 1/36° horizontal grid (~ 2 km) to simulate sea ice and ocean conditions over the northwest Atlantic Ocean and the Gulf of St. Lawrence (GSL). Forcing at lateral open boundaries is taken from ECCC’s data assimilative Regional Ice-Ocean Prediction System (RIOPS). A spectral nudging method is applied offshore to keep mesoscale features consistent with RIOPS. Over the continental shelf and GSL, the CIOPS-E solution is free to evolve according to the model dynamics. Overall, CIOPS-E significantly improves the representation of tidal and sub-tidal water levels compared to ECCC’s lower resolution systems: RIOPS (~ 6 km) and the Regional Marine Prediction System – GSL (RMPS-GSL, 5 km). Improvements in the GSL are due to the higher resolution and a better representation of bathymetry, boundary forcing and dynamics in the upper St. Lawrence Estuary. Sea surface temperatures show persistent summertime cold bias, larger in CIOPS-E than in RIOPS, as the latter is constrained by observations. The seasonal cycle of sea ice extent and volume, unconstrained in CIOPS-E, compares well with observational estimates, RIOPS and RMPS-GSL. A greater number of fine-scale features are found in CIOPS-E with narrow leads and more intense ice convergence zones, compared to both RIOPS and RMPS-GSL.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle