MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411678103 · doi:10.1139/as-2024-0081

Simulated current and projected radiation balance of a High Arctic lake during the open water season

2025· article· en· W4411678103 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alexis Robinson, Laura C. Brown

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto MississaugaGovernment of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceCurrent (fluid)Open waterArcticWater balanceBalance (ability)RadiationClimatologyHydrology (agriculture)OceanographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is warming four times faster than the global average, with lake ice cover duration shortening, increasing the role of lakes within the regional radiation balance. Studying Arctic lakes is logistically difficult; through ice cover modelling with the Canadian Lake Ice Model we project simulated radiation balance changes for a typical small High Arctic Lake to 2100 using the 0.44° horizontal grid from CoOrdinated Regional climate Downscaling Experiment, Representative Concentration Pathway 8.5 scenario. The open water season is projected to extend 90–100 days longer than the current open water season. During the open water period, net longwave radiation is projected to increase by ∼0.4 Wm −2 per decade. Annually, net and shortwave radiation are projected to increase (∼1 and 1.3 Wm −2 per decade), and longwave radiation is projected to decrease (0.4 Wm −2 per decade). The projected trends show that the largest net shortwave radiation increases are expected to occur in May and June, whereas net longwave radiation is projected to have the largest decrease in July. The role of lakes in the regional energy balance is increasing because of the lengthening open water season through increases in lake evaporative losses and warmer water temperatures, which favour invasive species and will negatively impact cold-water fish and organisms that are well adapted to ice-covered conditions.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,490

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArctic ScienceMême sujetArctic and Antarctic ice dynamicsTravaux en français237 207