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Enregistrement W7132400759

Historical ice thickness and plausible climate change effects on the upper St. Lawrence River

2023· article· en· W7132400759 sur OpenAlexafffundvenueabout
Denise Sudom, Paul Barrette

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaTransport CanadaMcGill University
Mots-clésClimate changeEffects of global warmingHydroelectricityAir temperatureCryosphereIce formationGlobal warmingArctic ice packSea ice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The St. Lawrence River is an important trade corridor with significant vessel traffic and hundreds of infrastructure assets, such as ports, docks, dams, hydroelectric facilities and locks. The safe and effective operation of existing seaway assets, and the design of new infrastructure, depend on many environmental factors. The expected effects of climate change must be considered when planning future operations and construction. One concern for seaway operations is ice. An ice cover forms seasonally along most of the marine corridor from the Great Lakes to the Gulf of St. Lawrence. To evaluate the historical ice conditions along the upper St. Lawrence River, data are xamined for the section from the Iroquois Dam to Montreal, Quebec. Maximum annual shorefast ice thickness is determined from on-ice measurements, and compared to freezing degree day calculations based on air temperatures from weather stations and climate model hindcasts. Plausible future ice thicknesses are assessed from estimated freezing degree days using climate-modelled future air temperatures as input. Maximum annual ice thickness has declined over the past 70 years, and is expected to continue to decline in a warming climate.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,194 · 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
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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