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Enregistrement W2066014251 · doi:10.3189/172756501781831792

Thermally controlled glacier surging

2001· article· en· W2066014251 sur OpenAlexaboutno aff
A. C. Fowler, Tavi Murray, Felix Ng

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierSurgeGeologyFront (military)GeomorphologyGlacier morphologyGlacier ice accumulationAccumulation zoneIce streamClimatologyOceanographySea iceCryosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bakaninbreen in Svalbard and Trapridge Glacier in Yukon Territory, Canada, are two prominent examples of surging glaciers which are thought to be controlled by their thermal regime. Both glaciers have developed large bulges which have propagated forward as travelling wave fronts, and which are thought to divide relatively stagnant downstream cold-based ice from faster-moving warm-based upstream ice. Additionally, both glaciers are underlain by a wet, metres thick layer of deforming till. We develop a simple model for the cyclic surging behaviour of these glaciers, which interrelates the motion of the ice and till through a description of the subglacial hydrology. We find that oscillations (surges) can occur if the subglacial hydrological transmissivity is sufficiently low and the till layer is sufficiently thin, and we suggest that these oscillations are associated with the development and propagation of a travelling wave front down the glacier. We therefore interpret the travelling wave fronts on both Trapridge Glacier and Bakaninbreen as manifestations of surges. In addition, we find that the violence of the surge in the model is associated with the resistance to ice flow offered by undulations in the bed, and the efficiency with which occasional hydrological events can release water accumulated at the glacier sole.

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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations199
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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