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Enregistrement W2104029052 · doi:10.3189/2013jog12j101

Mass balance in the Glacier Bay area of Alaska, USA, and British Columbia, Canada, 1995–2011, using airborne laser altimetry

2013· article· en· W2104029052 sur OpenAlexaboutno aff
Austin Johnson, Christopher F. Larsen, N. Murphy, A. A. Arendt, S. L. Zirnheld

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Park ServiceNational Science Foundation
Mots-clésGlacierGeologyBayGlacier mass balanceElevation (ballistics)AltimeterPhysical geographyOceanographyClimatologyGeodesyGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Glacier Bay region of southeast Alaska, USA, and British Columbia, Canada, has undergone major glacier retreat since the Little Ice Age (LIA). We used airborne laser altimetry elevation data acquired between 1995 and 2011 to estimate the mass loss of the Glacier Bay region over four time periods (1995–2000, 2000–05, 2005–09, 2009–11). For each glacier, we extrapolated from center-line profiles to the entire glacier to estimate glacier-wide mass balance, and then averaged these results over the entire region using three difference methods (normalized elevation, area-weighted method and simple average). We found that there was large interannual variability of the mass loss since 1995 compared with the long-term (post-LIA) average. For the full period (1995–2011) the average mass loss was 3.93 ± 0.89 Gt a−1 (0.6 ± 0.1 m w.e. a−1), compared with 17.8 Gt a−1 for the post-LIA (1770–1948) rate. Our mass loss rate is consistent with GRACE gravity signal changes for the 2003–10 period. Our results also show that there is a lower bias due to center-line profiling than was previously found by a digital elevation model difference method.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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