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Enregistrement W4403054804 · doi:10.1088/2515-7620/ad82b4

On the definition of the marginal ice zone: a case study with SAR and passive microwave data

2024· article· en· W4403054804 sur OpenAlexafffund
Armina Soleymani, Muhammed Patel, Linlin Xu, K. Andrea Scott

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésMicrowaveGeologyRemote sensingSynthetic aperture radarGeodesyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Widening and increasing extent of the marginal ice zone (MIZ), a transitional area between the open ocean and the pack ice, underscores the scientific significance of observing the MIZ. In the present study, we employed passive microwave (PM) and synthetic aperture radar (SAR) sea ice concentration (SIC) in the Greenland Sea and Beaufort Sea in November 2021 to detect the MIZ using two different MIZ definitions: SIC threshold-based (MIZ t ) and SIC anomaly-based (MIZ σ ). This study is the first to compare the SIC threshold-based with SIC anomaly-based MIZ definition using two different sources of SIC data. Our findings reveal that the SIC anomaly-based definition delineates a spatially extensive MIZ, capturing SIC variation attributed to sea ice growth. We also found that SAR data, compared to PM data, consistently identifies a broader MIZ region and is less sensitive to the threshold for the SIC anomaly standard deviation, underscoring the importance of selecting the appropriate MIZ definition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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