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Enregistrement W2015267104 · doi:10.3189/172756400781820183

Modelling seasonal and spatial variations in the surface energy balance of Haut Glacier d’Arolla, Switzerland

2000· article· en· W2015267104 sur OpenAlexaff
Ben Brock, Ian Willis, Martin Sharp, Neil Arnold

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilUniversity of Cambridge
Mots-clésSnowpackAlbedo (alchemy)Energy balanceAtmospheric sciencesSnowEnvironmental scienceGlacierClimatologyGeologyShortwaveSurface roughnessRoughness lengthMeteorologyWind speedGeomorphologyRadiative transferGeographyWind profile power lawMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impact of spatial and temporal variations in the surface albedo and aerodynamic roughness length on the surface energy balance of Haut Glacier d’Arolla, Switzerland, was examined using a semi-distributed surface energy-balance model (Arnold and others, 1996). The model was updated to incorporate the glacier-wide effects of albedo and aerodynamic roughness-length variations using parameterizations following Brock (1997). After the model’s performance was validated, the glacier-wide patterns of the net shortwave, turbulent and melt energy fluxes were examined on four days, representative of surface conditions in late May, June July and August. In the model, meteorological conditions were held constant on each day in order that the impact of albedo and aerodynamic roughness-length variations could be assessed independently. A late-summer snowfall event was also simulated. Albedo and aerodynamic roughness-length variations, particularly those associated with the migration of the transient snowline and the decay of the winter snowpack, were found to exert a strong influence on the magnitude of the surface energy fluxes The importance of meteorological conditions in suppressing the surface energy fluxes and melt rate following a fresh snowfall was highlighted

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations104
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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