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Enregistrement W7001202235

Imaging the Arctic Seafloor to Examine Escape Routes of the Greenhouse Gas Methane

2018· article· en· W7001202235 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of New Hampshire Scholars Repository (University of New Hampshire at Manchester) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticArctic geoengineeringSeafloor spreadingCryosphereMethanePermafrostArctic dipole anomalyArctic ice packGreenhouse gasDeglaciation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vast amounts of the greenhouse gas methane are stored under the ocean floor as ice-like, crystalline compounds called hydrates. These naturally occurring structures form under high pressure and in low temperatures, when water molecules encage and stabilize gases. These hydrocarbon gases originate from thermogenic/abiogenic sources deep below the ocean floor and/or from biogenic shallow sources. The Arctic holds vast undiscovered reserves of hydrates with mixtures of thermogenic and biogenic methane. The last deglaciation some 16,000 years ago and today’s ocean warming cause them to melt and release methane from—for example— fault networks and craters of the ocean floor. The most dominant forces to have ever affected large regions of the Arctic are the growth and collapse of the ice sheets in the northern hemisphere and the recent climate change. Obviously, we cannot observe firsthand the natural world of the prehistoric past. However, we do have high-resolution 3D/4D seismic, as well as seafloor, observations, and well-constrained numerical modelling. Using this technology, we have been able to see into sub-seabed fluid migration and seabed-fluid expulsion systems. Deep hydrocarbon reservoirs exist today beneath the pressures of the ice sheets in Greenland and Antarctica. Signs of instability and fluid migration may become commonplace under scenarios of fast ice retreat. Presenter Bio Jurgen Mienert is a Professor for Applied Geophysics and Arctic Marine Geology at UiT—The Arctic University of Norway, Tromsø since 1998. Jürgen chaired the European Ocean Margin Research Consortium (OMARC) from 2003–2006 with a focus to better understand the response of European margin systems to climate change. He led the Department of Geology from 2008–2012, before his team received an award for building a Centre of Excellence by the Norwegian Research Council in 2012. He was Director of this Centre for Arctic Gas Hydrate, Environment and Climate (CAGE) from 2013-2017. His research focuses on understanding the rate at which rising ocean temperatures can destabilize shallow, Arctic methane hydrate reservoirs leading to geohazards and methane release to the ocean and atmosphere. Jürgen received his Ph.D. in geoscience from the Christian-Albrechts University (CAU) at Kiel, Germany (1985) before he was awarded a post-doctoral position at Woods Hole Oceanographic Institution, USA (1985–1988) and returned to Kiel in 1988 to join the newly established Centre for Marine Geosciences—GEOMAR—at the CAU, Kiel. His collaboration with teams from Russia, USA, Canada, and Europe on polar shelf and slope environments facilitated active cooperation among hydrocarbon companies, technology providers, and Arctic research groups. His many sea expeditions included contributions to the Norwegian deep-water gas field “Ormen Lange” investigation, dives with Russian submersibles MIR from RV Keldysh (1998) to the deep ocean floor at the giant submarine “Storegga slide” on the Mid-Norwegian Margin and to natural gas release sites along the Barents-Svalbard margins, which provided an indispensable guide for methane hydrate studies. Jürgen has authored and co-authored more than 200 papers in peer-reviewed journals.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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