Analyses spatiotemporelles des conditions de glace de mer et des tendances de formation des polynies de l’Archipel Arctique Canadien
Bibliographic record
Abstract
L’augmentation des températures des régions nordiques est 1.9 fois plus marquée que sur le reste du globe. Ceci est causé par une série de rétroactions positives contribuant au phénomène connu sous le nom d’amplification arctique. Cette amplification mène à une diminution de 13.5% de la superficie de glace de mer dans cette région par décennie. Plus spécifiquement, sur ce territoire glacé se trouvent des secteurs d’eau libre connus sous le nom de polynies. Ces polynies sont formées suite à l’action de processus dynamiques ou thermodynamiques et ont une grande importante écologique et environnementale. Avec la réduction soutenue de la superficie de glace de mer, les impacts sur les tendances de formation de polynies demeurent inconnus, plus particulièrement dans le secteur de l’Archipel Arctique canadien (AAC). Le but du projet est donc d’évaluer ces tendances de formation de polynies pour cette région. Pour ce faire, les conditions de glace pour toute la région furent évaluées en y calculant les anomalies de concentration de glace de mer pour une période critique de formation de polynies. Aucune tendance significative ne fut observée à ce point de vue. Ensuite, les périodes d’ouvertures de dix grandes polynies de l’AAC ont été évaluées. Une fin plus hâtive de certains évènements de polynies récurrentes de l’AAC à partir de l’an 2000 fut constatée suite à ces analyses. Enfin, le nombre d’ouvertures dans chaque grande région couvrant l’AAC par les cartes de glace de mer fut calculé. Une augmentation du nombre d’ouvertures pour les mois de juin et juillet fut observée depuis 2005. Cette même tendance est constatée pour la région ouest de l’AAC, mais à un plus faible degré. Ainsi, bien qu’aucune tendance ne soit observée à l’échelle de l’AAC, des changements plutôt significatifs furent observés à l’échelle des sous-régions de l’AAC et des polynies récurrentes s’y trouvant.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".