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Enregistrement W1993883289 · doi:10.1029/2006jf000586

Glacier changes in southeast Alaska and northwest British Columbia and contribution to sea level rise

2007· article· en· W1993883289 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher F. Larsen, R. J. Motyka, A. A. Arendt, Κ. A. Echelmeyer, P. E. Geissler

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTidewaterGlacierTidewater glacier cycleShuttle Radar Topography MissionGeologyGlacier mass balanceDigital elevation modelClimate changeIce calvingPhysical geographyThinningSea levelStage (stratigraphy)OceanographyClimatologyGeomorphologyGeographyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The digital elevation model (DEM) from the 2000 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) was differenced from a composite DEM based on air photos dating from 1948 to 1987 to determine glacier volume changes in southeast Alaska and adjoining Canada. SRTM accuracy was assessed at ±5 m through comparison with airborne laser altimetry and control locations measured with GPS. Glacier surface elevations lowered over 95% of the 14,580 km2 glacier‐covered area analyzed, with some glaciers thinning as much as 640 m. A combination of factors have contributed to this wastage, including calving retreats of tidewater and lacustrine glaciers and climate change. Many glaciers in this region are particularly sensitive to climate change, as they have large areas at low elevations. However, several tidewater glaciers that had historically undergone calving retreats are now expanding and appear to be in the advancing stage of the tidewater glacier cycle. The net average rate of ice loss is estimated at 16.7 ± 4.4 km3/yr, equivalent to a global sea level rise contribution of 0.04 ± 0.01 mm/yr.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations324
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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