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Enregistrement W1985611082 · doi:10.3189/002214308784409044

Combined oceanic and atmospheric influences on net accumulation on Devon Ice Cap, Nunavut, Canada

2008· article· en· W1985611082 sur OpenAlexafffundabout
William Colgan, Martin Sharp

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNet
Mots-clésFirnArcticBayPeriod (music)GeologyIce coreClimatologyMoistureEnvironmental scienceAtmospheric sciencesPhysical geographyOceanographySnowGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An annual net accumulation history of the high-elevation region of Devon Ice Cap, Nunavut, Canada, was reconstructed for the period 1963–2003 using five shallow firn cores. Annual net accumulation decreased significantly after 1989. To explain variability in the reconstructed annual net accumulation record, monthly and seasonal moisture-source probabilities were calculated for gridcells throughout the Arctic during 1979–2003. Seasonally, moisture-source probabilities reach a maximum in northern Baffin Bay in late summer/early fall and approach zero throughout the Arctic in winter. Late-summer/early-fall moisture-source probabilities were significantly higher around the North Open Water (NOW) Polynya during the 4 year period of highest annual net accumulation during the 1979–2003 period (1984–87), than during the 4 year period with the lowest annual net accumulation (1994–97). This is due to both a significant decrease in the sea-ice fraction and a significant increase in low-elevation atmospheric transport over the NOW area during the high net accumulation period. Anomalously low net accumulation and anomalously high firnification rates during the 1989–2003 period suggest that a change in ice dynamics, rather than a change in surface mass balance, may explain recent ice-cap thickening observed by laser altimetry.

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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,934

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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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