MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415673250 · doi:10.1126/sciadv.adw7439

Winter in the coastal ocean: Seasonal freezing causes seafloor expansion and contraction

2025· article· en· W4415673250 sur OpenAlexaff
Alexandre Normandeau, Barret L. Kurylyk, Emma Harrison, Haley D. Geizer, G Philibert, Robert G. Way, Christopher K. Algar, Zachary MacMillan-Kenny, Jennifer Eamer, Nicolas Van Nieuwenhove, Jordan B.R. Eamer, Liz Pijogge, Frédéric Cyr, Ian Church, Eric C. J. Oliver, Michelle Saunders, Audrey Limoges

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of NunavutFisheries and Oceans CanadaGeoscience BCMemorial University of NewfoundlandUniversity of New BrunswickDalhousie UniversityBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeafloor spreadingSubseaPermafrostBathymetryBlistersFrost (temperature)Seabed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seafloor mapping in polar regions has led to the recognition of landforms associated with subsea permafrost. Despite recent studies indicating rapid subsea permafrost degradation, information on seasonal seafloor changes remains limited. Here, we use time-lapse multibeam bathymetry (2021-2024) and bottom-water temperature data to reveal seasonal formation and degradation of small frost blisters (5 meters wide and 20 to 50 centimeters high) as ice forms within surficial sediments. These frost blisters were degraded in October 2021 at depths of ≤25 meters but were widespread in July 2023. They thawed between July and November 2023, reformed over the following winter, and were present again in August 2024. Data from moored bottom-water sensors and sediment cores indicate that the formation and degradation of frost blisters are driven by seasonal temperature changes at depth and influenced by freshened porewater in surficial sediments. This study documents previously unrecognized seasonal expansion and contraction of the seafloor driven by freeze-thaw cycles of freshened porewater.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience AdvancesMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207