Artificial Flooding Leads to Thicker and Brighter Arctic Sea Ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We describe and present results from a 2024/2025 field campaign that is the first to test and observe the impact of flooding and meltwater draining on Arctic sea ice over the winter growth and spring melt seasons. The campaign was conducted in Cambridge Bay, Nunavut, Canada. A 1 by 1 km fieldwork site was used, comprising three control areas, which were never flooded, and eight test areas. In these, flooding treatments were carried out by pumping seawater onto the sea ice. Some test areas were flooded once (in December or January), while others were flooded twice (in December and February, or January and February). The total area flooded was 0.25 . Additionally, one control area was used for a melt pond drainage experiment during spring. By mid May, prior to melt, flooded test areas were up to 32 cm thicker than control areas, with snow cover that was 1–13 cm thinner. Areas flooded twice exhibited greater thickening than those flooded once. During the melt period, sea ice in the flooded areas appeared brighter and showed slower melt rates, remaining thicker than that in the control areas. The drained melt pond site also brightened markedly within 1 week of borehole drilling. Comparison with a historical sea ice thickness record from Cambridge Bay indicates that a 30 cm increase corresponds to roughly the magnitude of long‐term thinning observed over the past 50 years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».