A computational investigation of iceberg capsize as a driver of explosive ice-shelf disintegration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Potential energy released from the capsize of ice-shelf fragments (icebergs) is the immediate driver of the brief explosive phase of ice-shelf disintegration along the Antarctic Peninsula (e.g. the Larsen A, Larsen B and Wilkins ice shelves). The majority of this energy powers the rapidly expanding plume of ice-shelf fragments that expands outward into the open ocean; a smaller fraction of this energy goes into surface gravity waves and other dynamic interactions between ice and water that can sustain the continued fragmentation and break-up of the original ice shelf. As an initial approach to the investigation of ice-shelf fragment capsize in ice-shelf collapse, we develop a simple conceptual model involving ideal rectangular icebergs, initially in unstable or metastable orientations, which are assembled into a tightly packed mass that subsequently disassembles via massed capsize. Computations based on this conceptual model display phenomenological similarity to aspects of real ice-shelf collapse. A promising result of the conceptual model presented here is a description of how iceberg aspect ratio and its statistical variance, the two parameters related to ice-shelf fracture patterns, influence the enabling conditions to be satisfied by slow-acting processes (e.g. environmentally driven melting) that facilitate ice-shelf disintegration.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».