A map of large Canadian eskers from Landsat satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
Meltwater drainage systems beneath ice sheets are a poorly understood, yet fundamentally important environment for understanding glacier dynamics, which are strongly influenced by the nature and quantity of meltwater entering the subglacial system. Contemporary sub-ice sheet meltwater drainage systems are notoriously difficult to study, but we can utilise exposed beds of palaeo-ice sheets to further our understanding of subglacial drainage. In particular, eskers record deposition in glacial drainage channels and are widespread on the exposed beds of former ice sheets. This paper presents a 1:5,000,000 scale map of >20,000 large eskers (typically > 2 km long) deposited by the Laurentide Ice Sheet (LIS), mapped from Landsat imagery of Canada, in order to establish a dataset suitable for analysis of esker morphometry and drainage patterns at the ice sheet scale. Comparisons between eskers mapped from Landsat imagery and aerial photographs indicate that, in most areas, approximately 75% of eskers are detected using Landsat. The data presented in this map build on and extend previous work in providing a consistent map of an unprecedented sample of eskers for quantitative analysis. It offers an alternative perspective on the problems surrounding ice-sheet meltwater drainage and can be used for: (i) detailed investigations of esker morphometry and distribution from a large sample size; (ii), testing of numerical models of meltwater drainage routing that predict esker characteristics (e.g. channel spacing, sinuosity), (iii) assessment of the factors that control esker location and formation; and (iv), a refined understanding of ice margin configurations during retreat of the LIS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».