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Record W7124670780

Immediate and seasonal impacts of summer storms on the ocean and sea ice in the Arctic region

2025· article· fr· W7124670780 on OpenAlexaboutno aff
Emma Bent

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicArctic and Antarctic ice dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSea iceArcticArctic ice packCryosphereIce formation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans l’Arctique, les tempêtes jouent un rôle essentiel dans la dynamique de la glace de mer et des océans en renforçant les interactions air-mer, le mélange et la déformation de la glace. Cependant, leurs impacts saisonniers à plus long terme, en particulier en été lorsque la glace de mer est réduite, restent peu clairs. Cette thèse explore l’influence saisonnière des tempêtes d’été dans le bassin canadien en utilisant deux modèles couplés glace-océan. D’abord, un modèle unidimensionnel (NEMO-SI3) est utilisé pour évaluer les effets de tempêtes idéalisées, révélant que les anomalies dans la profondeur de la couche de mélange et le contenu thermique peuvent persister pendant des semaines, retardant la formation de la glace de mer en automne et accélérant la croissance de la glace de mer en hiver. Ensuite, un modèle tridimensionnel (NEMO-LIM3) est utilisé pour montrer que si les processus unidimensionnels dominent dans les premières semaines suivant un cyclone arctique synthétique, les processus advectifs atténuent progressivement ces anomalies au fil du temps. Ainsi, un cyclone peut entrainer un retard dans la date de formation de la glace, mais les impacts à long terme sur l’épaisseur de la glace de mer sont moins prononcés. Ces résultats mettent en évidence l’interaction complexe entre les tempêtes et le système glace-océan, avec des implications pour la prévision saisonnière de la glace.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.988

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.209 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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