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Enregistrement W2039547013 · doi:10.1002/hyp.7895

Modelling ice–bed coupling during a glacier speed‐up event: Haut Glacier d'Arolla, Switzerland

2010· article· en· W2039547013 sur OpenAlexaff
Urs H. Fischer, Douglas Mair, Jeffrey L. Kavanaugh, Ian Willis, Peter Nienow, Bryn Hubbard

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGlacierGeomorphologyGlacier terminusAccumulation zoneIce streamPore water pressureGlacier ice accumulationShear stressGeodesyClimatologyMechanicsGeotechnical engineeringCryosphereSea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Short‐term increases in surface velocity have long been observed on alpine glaciers and more recently across the Greenland Ice Sheet. Alpine speed‐up events typically occur when the subglacial drainage system is unable to accommodate a sudden and large influx of water. The ensuing backup of water in the drainage system commonly leads to a rise in subglacial water pressure, local ice–bed decoupling and enhanced sliding. Through horizontal stress coupling, this locally induced high pressure forcing also increases glacier motion in regions adjacent to the decoupled regions by enhanced, non‐locally forced basal motion. These speed‐up events demonstrate the importance of subglacial hydromechanical adjustments for patterns of glacier flow. This article applies Kavanaugh and Clarke's ( 2006 ) numerical model, which simultaneously solves equations that describe the time‐evolution of subglacial sediment pore‐water pressure, bed deformation, glacier sliding and ice‐dynamical shear stress transfer, to Haut Glacier d'Arolla, Switzerland. Model input parameters are determined from field observations and interpretations of the basal hydrological system beneath the main glacier tongue and in particular during an approximate fivefold increase in surface velocity observed in June 1998 (Mair et al., 2003 ). Model output, in the form of synthetic subglacial instrument responses, is compared with signals recorded by instruments emplaced at the glacier bed. Sensitivity analyses demonstrate that while the model outputs are sensitive to input parameters, modelled sediment strength and shear strain rate responses show good agreement, in both magnitude and form, with values recorded in the field under specific realistic parameterizations. The qualitative agreement between measurements and modelled output suggests that the key assumptions regarding hydraulically induced changes in sediment strength, sediment deformation and basal shear stress distribution are sound. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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