Snow on sea ice in the Arctic Archipelago
Notice bibliographique
Résumé
Snow depth on sea ice is an important control of sea ice growth and uncertainties in snow depth are one of the largest sources of uncertainties in estimating sea ice thickness with satellite based remote sensing methods. Currently the standard snow depth estimation product is a modified Warren 1999 snow depth climatology. The warren 1999 climatology was constructed from Soviet in situ snow depth measurements in the Arctic with no measurements procured in the Canadian Arctic Archipelago; resulting in a need for improved estimates of snow depth in the Canadian Arctic Archipelago. The Canadian Arctic Archipelago is an area of great importance being projected to be part of the last area to have year round ice and is underrepresented in panArctic data products. \n \nA number of snow depth climatologies were created for this thesis from in situ snow depth measurements taken on landfast sea ice along the coasts of Canada for the months of October through April. These Climatologies showed promising results for the Canadian Arctic Archipelago and the northeastern coast of mainland Canada, but does not show as promising results beyond the edges of the Canadian Arctic Archipelago into the Arctic Ocean, \n \nWhen compared to the modified Warren 1999 snow depth climatology and the SnowModel LG, the interpolation methods created in this thesis produced lower snow depth estimates in the autumn and early winter and greater snow depth later in the winter and in the spring for the Canadian Arctic Archipelago. The snow depth accumulation rates were found by these interpolation methods to be more evenly distributed through the months studied than what was found by the w99m climatology and the SnowMode-LG
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».