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Enregistrement W6906966872 · doi:10.18739/a2cp8h

Small Canadian Arctic River Flows

2015· dataset· en· W6906966872 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCalifornia Digital Library · 2015
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticArchipelagoSubarctic climateBayArctic dipole anomalyDischargeThroughflowThe arctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contribution of small Canadian Arctic rivers to the total freshwater flux through the Canadian Arctic Archipelago (CAA) is unknown and remains a significant gap in the growing data set addressing the freshwater budget of the Arctic and subarctic oceans. Limited geochemical data have been collected from the CAA, Nares Strait, and Baffin Bay, and the existing data sets are too sparse to differentiate among the various freshwater sources thought to contribute to the total freshwater pool (i.e., Pacific water, sea-ice meltwater, and meteoric water derived from the Mackenzie River, Eurasian rivers, and local runoff). New programs have begun to collect requisite geochemical data in Davis Strait and other regions. However, interpretation of these measurements may be biased by typical endmember assignments associated with Eurasian and North American river runoff. Characterizing the geochemical signature of local freshwater inputs is essential for distinguishing these contributions from those of Arctic Ocean origin, but virtually no studies have sampled small Arctic rivers discharging into the CAA. Available data collected from Baffin Bay and Hudson Strait suggest local rivers do not resemble the Mackenzie and Yukon Rivers typically assumed to represent North American runoff. While the annual discharge of any given river is relatively small, the combined discharge of all rivers is sufficient to support nearshore, narrow boundary currents, which provide an important, but often neglected, transport mechanism. Thus, local contributions of freshwater may impact the total volume flux and geochemistry of the Canadian Arctic throughflow that has historically been attributed entirely to export from the Arctic Ocean. The project consists of a three-year study to characterize the total alkalinity, barium, DOC, major ion and isotope (δ18O, 87Sr/86Sr) geochemistry of remote CAA rivers and estuaries with the ultimate aim of resolving the contribution of local freshwater inputs to CAA boundary currents. River sampling will occur during different flow regimes, but emphasize the spring freshet, the time of year when terrestrial runoff from local CAA rivers maximally impacts coastal waters. Estuarine sampling will include both horizontal and vertical profiles. The study focuses on eight rivers: the Coppermine, Ellice, Back, Hayes, Kuujuua, Thomsen, Cunningham, and Clyde Rivers. During summer field seasons of 2014-2016, four researchers are transported to each site via Twin Otter aircraft. Field operations begin at Kugluktuk (Coppermine River) in early July 2014 (river sampling only) and in early August of 2015 and 2016 (river and estuary sampling). Researchers spend 3-5 days at each site. The team utilizes airports located at Kugluktuk, Clyde River, and Ulukhaktok. More remote sites near the Thomsen, Ellice, Cunningham, and Back Rivers are accessed via equipping the Twin Otter with tundra tires. River water samples are collected by wading into the river and using an extendable pole to collect bulk (1L) samples from the central current. Bulk samples are then immediately filtered using a peristaltic pump and small subsamples are collected. Weekly samples are also collected by local workers in the more populated regions surrounding the Coppermine and Clyde Rivers to gain insight into the changes in river chemistry over the course of the spring and summer flow periods. Samples are collected from estuaries adjoining the river mouths from small, inflatable boats and a peristaltic pump equipped with multiple lengths of C-FLEX tubing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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