Evaluation of a basic procedure to assess climate impact on sea ice: Hudson Bay as a test case
Notice bibliographique
Résumé
In Northern Canada, Inuit communities rely heavily on sea ice for commuting, hunting, fishing and other traditional activities. From their perspective, this platform may be considered an infrastructure in its own right. Over the last several decades, the extent, thickness, surface conditions and overall dynamics of sea ice have been affected by climate change. While scientists are actively studying these phenomena, the observers best able to contribute answers to key questions are the people that actually use the ice and experience that environment on a day-to-day basis, i.e. the Inuit. What is presented in this report is a method to research climate change impact, which could be conducted by members of the Northern communities. This is done through the combined use for two software platforms. The first one is the Canadian Arctic Shipping Risk Assessment System (CASRAS), a user-friendly database developed by NRC, which incorporates ice maps from the Canadian Ice Service (CIS) as well as historical datasets on climate. With Microsoft (MS) Excel, the second software, parameters such as air temperature and wind data were extracted from CASRAS and analyzed. For this exercise, the report focuses specifically on ice cover formation and break-up in Hudson Bay, over the last 30 to 40 years. Statistically significant trends were identified. The ice cover in that inland sea has required more time to develop into a fully established ice cover (an increase of 3 to 4 days per decade). Ice break-up initiation has begun earlier in the Spring/Summer, i.e. that shift is estimated at about 5 days per decade. In Arviat, an increase of about 0.3 m/s per decade in wind speed is documented in the Fall. Because these observations are for the whole of Hudson Bay, they provide a general perspective on the overall evolution of the ice cover (as opposed to local conditions). Ultimately, this type of work could be fed into climate models of future ice 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».