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Enregistrement W1582184173 · doi:10.1002/2013jf002838

Changes in accumulation-area firn stratigraphy and meltwater flow during a period of climate warming: Devon Ice Cap, Nunavut, Canada

2013· article· en· W1582184173 sur OpenAlexaffabout
Gabrielle Gascon, Martin Sharp, David Burgess, Peter Bezeau, Andrew B. G. Bush

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Earth Surface · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirnMeltwaterGeologyGeomorphologyIce coreSnowClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] To document climate-driven changes in firn stratigraphy and their implications for meltwater flow patterns within firn on the Devon Ice Cap, Nunavut, during the 21st century summer warming, 500 MHz ground-penetrating radar (GPR) surveys were conducted along a 40 km transect in each spring from 2007 to 2012. These linear GPR surveys were supplemented by four 190 m by 100 m GPR grid surveys and 36 firn cores. Increased meltwater percolation and infiltration ice formation associated with high surface melt rates since 2005 modified the firn stratigraphy substantially over a horizontal distance of nearly 30 km. The most dramatic change involved the growth of a thick ice layer within the firn body. This layer grew primarily by upward accretion over an initial widespread ice layer formed during summer 2005. It thickened by between 0.5 and 4.5 m over the study period and filled much of the pore volume in the upper part of the firn, reducing vertical percolation of meltwater into deeper sections of the firn and thus the water storage potential of much of the firn reservoir. Heterogeneous percolation of surface meltwater promoted by rolling topography played an important role in meltwater infiltration and drainage, encouraging lateral flow at the tops of small hills and ponding and refreezing of meltwater beneath surface depressions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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