MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2060609159 · doi:10.3189/002214311795306709

Glacier subsurface heat-flux characterizations for energy-balance modelling in the Donjek Range, southwest Yukon, Canada

2011· article· en· W2060609159 sur OpenAlexafffundabout
B. A. Wheler, Gwenn E. Flowers

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsSimon Fraser UniversityParks Canada
Mots-clésSnowpackGlacierShortwave radiationGeologyMeltwaterEnergy balanceAblation zoneHeat fluxSnowFlux (metallurgy)ShortwaveGeomorphologyEnvironmental scienceHeat transferMechanicsMaterials scienceRadiationThermodynamicsRadiative transfer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We apply a point-scale energy-balance model to a small polythermal glacier in the St Elias Mountains of Canada in order to investigate the applicability and limitations of different treatments of the glacier surface temperature and subsurface heat flux. These treatments range in complexity from a multilayer subsurface model that simulates snowpack evolution, to the assumption of a constant glacier surface temperature equal to 0°C. The most sophisticated model includes dry densification of the snowpack, penetration of shortwave radiation into the subsurface, internal melting, refreezing of percolating meltwater and generation of slush layers. Measurements of subsurface temperature and surface lowering are used for model validation, and highlight the importance of including subsurface penetration of shortwave radiation in the model. Using an iterative scheme to solve for the subsurface heat flux as the residual of the energy-balance equation results in an overestimation of total ablation by 18%, while the multilayer subsurface model underestimates ablation by 6%. By comparison, the 0°C surface assumption leads to an overestimation of ablation of 29% in this study where the mean annual air temperature is about −8°C.

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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,828

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations35
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of GlaciologyMême sujetCryospheric studies and observationsTravaux en français237 207