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Enregistrement W2023553695 · doi:10.1175/2008jcli2560.1

Temperature and Melt Modeling on the Prince of Wales Ice Field, Canadian High Arctic

2008· article· en· W2023553695 sur OpenAlexaffabout
Shawn J. Marshall, Martin Sharp

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowClimatologyEnvironmental scienceMesoscale meteorologyLapse rateArcticAtmospheric sciencesGlacier mass balanceGlacierAltitude (triangle)Arctic ice packSnowmeltSea iceGeologyPhysical geographyMeteorologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Near-surface temperature variability and net annual mass balance were monitored from May 2001 to April 2003 in a network of 25 sites on the Prince of Wales Ice Field, Ellesmere Island, Canada. The observational array spanned an area of 180 km by 120 km and ranged from 130 to 2010 m in altitude. Hourly, daily, and monthly average temperatures from the spatial array provide a record of mesoscale temperature variability on the ice field. The authors examine seasonal variations in the variance of monthly and daily temperature: free parameters in positive-degree-day melt models that are presently in use for modeling of glacier mass balance. An analysis of parameter space reveals that daily and seasonal temperature variability are suppressed in summer months (over a melting snow–ice surface), an effect that is important to include in melt modeling. In addition, average annual vertical gradients in near-surface temperature were −3.7°C km−1 in the 2-yr record, steepening to −4.4°C km−1 in the summer months. These gradients are less than the adiabatic lapse rates that are commonly adopted for extrapolation of sea level temperature to higher altitudes, with significant implications for modeling of snow and ice melt. Mass balance simulations for the ice field illustrate the sensitivity of melt models to different lapse rate and temperature parameterizations.

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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,979

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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