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Enregistrement W2102732917 · doi:10.3189/172756500781833016

Glacier mass-balance determination by remote sensing and high-resolution modelling

2000· article· en· W2102732917 sur OpenAlexaff
Alun Hubbard, Ian Willis, Martin Sharp, Douglas Mair, Peter Nienow, Bryn Hubbard, Heinz Blatter

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilRoyal SocietyLeverhulme Trust
Mots-clésGlacierElevation (ballistics)Glacier mass balanceGeologyDivergence (linguistics)Spatial distributionFlux (metallurgy)Mass fluxBalance (ability)GeodesyFlow (mathematics)Remote sensingGeomorphologyMechanicsGeometryPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An indirect methodology for determining the distribution of mass balance at high spatial resolution using remote sensing and ice-flow modelling is presented. The method, based on the mass-continuity equation, requires two datasets collected over the desired monitoring interval: (i) the spatial pattern of glacier surface-elevation change, and (ii) the mass-flux divergence field. At Haut Glacier d’Arolla, Valais, Switzerland, the mass-balance distribution between September 1992 and September 1993 is calculated at 20 m resolution from the difference between the pattern of surface-elevation change derived from analytical photogrammetry and the mass-flux divergence field determined from three-dimensional, numerical flow modelling constrained by surface-velocity measurements. The resultant pattern of mass balance is almost totally negative, showing a strong dependence on elevation, but with large localized departures. The computed distribution of mass balance compares well ( R 2 = 0.91) with mass-balance measurements made at stakes installed along the glacier centre line over the same period. Despite the highly optimized nature of the flow-modelling effort employed in this study, the good agreement indicates the potential this method has as a strategy for deriving high spatial and temporal-resolution estimates of mass balance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations65
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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