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Enregistrement W2027595007 · doi:10.3189/172756409789624229

Glacier velocities across the central Karakoram

2009· article· en· W2027595007 sur OpenAlexafffund
Luke Copland, Sierra Pope, Michael P. Bishop, John F. Shroder, Penelope Clendon, Andrew B. G. Bush, Ulrich Kamp, Yeong Bae Seong, Lewis A. Owen

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of OttawaJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space AdministrationNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésGlacierGeologyAdvanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection RadiometerSurgeGlacier morphologyGlacier mass balanceGeodesyPhysical geographyClimatologyGeomorphologyRemote sensingCryosphereAntarctic sea iceSea iceGeographyDigital elevation model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Optical matching of ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) satellite image pairs is used to determine the surface velocities of major glaciers across the central Karakoram. The ASTER images were acquired in 2006 and 2007, and cover a 60×120km region over Baltoro glacier, Pakistan, and areas to the north and west. The surface velocities were compared with differential global position system (GPS) data collected on Baltoro glacier in summer 2005. The ASTER measurements reveal fine details about ice dynamics in this region. For example, glaciers are found to be active over their termini even where they are very heavily debris-covered. The characteristics of several surge-type glaciers were measured, with terminus advances of several hundred meters per year and the displacement of trunk glaciers as surge glaciers pushed into them. This study is the first synthesis of glacier velocities across this region, and provides a baseline against which both past and future changes can be compared.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations121
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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