Derivation and analysis of a complete modern-date glacier inventory for Alaska and northwest Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a detailed, complete glacier inventory for Alaska and neighboring Canada using multi-sensor satellite data from 2000 to 2011. For each glacier, we derive outlines and 51 variables, including center-line lengths, outline types and debris cover. We find 86 723 km2of glacier area (27 109 glaciers >0.025 km2), ∼12% of the global glacierized area outside ice sheets. Of this area 12.0% is drained by 39 marine-terminating glaciers (74 km of tidewater margin), and 19.3% by 148 lake- and river-terminating glaciers (420 km of lake-/river margin). The overall debris cover is 11%, with considerable differences among regions, ranging from 1.4% in the Kenai Mountains to 28% in the Central Alaska Range. Comparison of outlines from different sources on >2500 km2of glacierized area yields a total area difference of ∼10%, emphasizing the difficulties in accurately delineating debris-covered glaciers. Assuming fully correlated (systematic) errors, uncertainties in area reach 6% for all Alaska glaciers, but further analysis is needed to explore adequate error correlation scales. Preliminary analysis of the glacier database yields a new set of well-constrained area/length scaling parameters and shows good agreement between our area–altitude distributions and previously established synthetic hypsometries. The new glacier database will be valuable to further explore relations between glacier variables and glacier behavior.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».