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Enregistrement W4411550410 · doi:10.1139/as-2023-0069

Long-term field tracking of icebergs in the eastern Canadian Arctic

2025· article· en· W4411550410 sur OpenAlexaffvenueabout
Abigail Dalton, Adam Garbo, Luke Copland, Wesley Van Wychen, Derek Mueller, Adrienne Tivy, Juliana M. Marson

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of ManitobaEnvironment and Climate Change CanadaCarleton UniversityUniversity of WaterlooUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcebergTerm (time)ArcticField (mathematics)Tracking (education)GeographyThe arcticOceanographyEnvironmental scienceGeologyMeteorologySea icePhysicsMathematicsAstronomyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tidewater glaciers are those which terminate into the ocean and drain a significant proportion of the Greenland Ice Sheet and ice masses of the Canadian Arctic, providing the primary source of icebergs in Canadian waters. Once calved, there remains uncertainty concerning the processes controlling their drift. This study uses a multi-year dataset (2011–2019) of in situ iceberg observations to characterize drift on a regional scale throughout Baffin Bay. We identify common grounding areas and quantify the influence of wind, ocean, and tidal currents using ERA5 climate reanalysis, global ocean reanalysis and simulations, and WebTide Tidal Prediction models. Icebergs in the Eastern Canadian Arctic consistently drifted southeast along the east coast of Baffin Island. We evaluate the assumption that icebergs drift at 2% of the wind speed and determine that this rule does not apply for the majority of icebergs in this study, which often exceeded 2% of the wind speed, in particular at low wind speeds. The highest speeds occurred during the winter and spring, reaching up to 2.3 m s −1 in Nares Strait. Our analysis indicates that iceberg drift patterns are controlled by a combination of local conditions including short-term wind events, ocean surface currents, and semi-diurnal tidal oscillations.

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 enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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