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Enregistrement W2103452519 · doi:10.5194/essd-5-319-2013

Juneau Icefield Mass Balance Program 1946–2011

2013· article· en· W2103452519 sur OpenAlexaff
Mauri Pelto, Jeffrey L. Kavanaugh, Christopher McNeil

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésGlacierIce fieldGlacier mass balanceSnowAccumulation zonePhysical geographyGeologyTransectTidewater glacier cycleClimatologyGeomorphologyGeographyIce streamOceanographyCryosphereSea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The annual surface mass balance records of the Lemon Creek Glacier and Taku Glacier observed by the Juneau Icefield Research Program are the longest continuous glacier annual mass balance data sets in North America. Annual surface mass balance (Ba) measured on Taku Glacier averaged +0.40 m a−1 from 1946–1985, and −0.08 m a−1 from 1986–2011. The recent annual mass balance decline has resulted in the cessation of the long-term thickening of the glacier. Mean Ba on Lemon Creek Glacier has declined from −0.30 m a−1 for the 1953–1985 period to −0.60 m a−1 during the 1986–2011 period. The cumulative change in annual surface mass balance is −26.6 m water equivalent, a 29 m of ice thinning over the 55 yr. Snow-pit measurements spanning the accumulation zone, and probing transects above the transient snow line (TSL) on Taku Glacier, indicate a consistent surface mass balance gradient from year to year. Observations of the rate of TSL rise on Lemon Creek Glacier and Taku Glacier indicate a comparatively consistent migration rate of 3.8 to 4.1 m d−1. The relationship between TSL on Lemon Creek Glacier and Taku Glacier to other Juneau Icefield glaciers (Norris, Mendenhall, Herbert, and Eagle) is strong, with correlations exceeding 0.82 in all cases. doi:10.5065/D6NZ85N3

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,205 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations38
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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