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Enregistrement W6981723502

Evolution of a western Arctic ice-ocean boundary layer and mixed layer across a developing thermodynamically forced marginal ice zone

2016· dissertation· en· W6981723502 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCalhoun: The Naval Postgraduate School Institutional Archive (Naval Postgraduate School) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacology and Nanomedicine Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Defense
Mots-clésMixed layerHaloclineSea iceCryosphereArctic ice packAntarctic sea iceMelt pondIce divideSea ice growth processesForcing (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive set of autonomous, ice-ocean measurements were collected across the Canada Basin to study the summer evolution of the ice-ocean boundary layer (IOBL) and ocean mixed layer (OML). Evaluation of local heat and freshwater balances and associated turbulent forcing reveals that melt ponds strongly influence the summer IOBL-OML evolution. The areal expansion and drainage of melt ponds resulted in a substantial increase in upper ocean heat storage (39 MJm-2) and development of the summer mixed layer and near-surface temperature maximum (NSTM). 1-D boundary layer model results show that melt pond drainage provided sufficient buoyancy to the summer halocline to prevent subsequent wind events from mixing out the NSTM. Ice Camp observations captured the development of a second shallower NSTM in late summer; however, meltwater contributions were inadequate to sustain this feature when winds increased. In the marginal ice zone (MIZ), thermal heterogeneities in the upper ocean led to large ocean-to-ice heat fluxes (100–200 Wm-2) and enhanced basal ice melt (3–6 cm-day-1). Calculation of the upper ocean heat budget shows that the extensive area of deteriorating sea ice observed away from the ice edge during the 2014 season, termed the thermodynamically forced MIZ, was driven primarily by local solar radiative heat input. .

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,338 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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