A Reconnaissance Snow Survey across Northwest Territories and Nunavut, Canada, April 2007
Notice bibliographique
Résumé
During April 2007, a coordinated series of snow measurements were made across the Northwest Territories and Nunavut, Canada, during a 4200-km snowmobile traverse from Fairbanks, Alaska, to Baker Lake, Nunavut. While detailed, local snow measurements have been made as part of ongoing studies at tundra field sites in this region (Daring Lake and Trail Valley Creek in the Northwest Territories), systematic measurements at the regional scale have not been previously collected across this region. Consistent with observations of tundra snow in Alaska and northern Manitoba, the snow cover consisted of depth hoar and wind slab with small and ephemeral fractions of new, recent, and icy snow. The snow was shallow (less than 40 cm deep), usually with less than six layers. Where deposited on lake and river ice, the snow was shallower, denser, and more metamorphosed than where deposited on tundra. The snow characteristics were highly variable at a local scale, but no longitudinal gradients in snow distribution, magnitude, or structure were detected. Lakes and lake ice confounded passive microwave remote sensing of the snow cover in this area because the lake signal overwhelmed the snow signal. Consequently, challenges remain in developing methods to monitor this snow cover by satellite. Appendixes present near-infrared images, snow depths, soot measurements, mercury measurements, ion measurements, and isotope measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».