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Enregistrement W2107749860 · doi:10.3189/172756406781812366

Accumulation at the equilibrium-line altitude of glaciers inferred from a degree-day model and tested against field observations

2006· article· en· W2107749860 sur OpenAlexaff
Roger J. Braithwaite, S. C. B. Raper, Krys Chutko

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionUniversity of Manchester
Mots-clésGlacierDegree (music)Altitude (triangle)PrecipitationSnowmeltGlacier mass balanceClimatologyDegree dayGeologyAtmospheric sciencesRange (aeronautics)Lapse rateAir temperatureSnowEnvironmental scienceMeteorologyGeographyGeomorphologyMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We extrapolate temperature data from a gridded climatology to the equilibrium-line altitude (ELA) of a glacier and tune a degree-day model by adjusting precipitation to give zero mass balance at the ELA. We verify the tuned model by comparing modelled accumulation with winter balance where this has been measured (presently for 180 glaciers). The modelled accumulation naturally depends upon the vertical lapse rate (VLR) for temperature and the degree-day factor (DDF) for snowmelt. Both are somewhat uncertain in high-mountain areas, but modelled accumulation and measured winter balance are in reasonable agreement for most glaciers. The degree-day model predicts a non-linear relation between accumulation and summer temperature at the ELA as assumed by many workers, but we find a family of curves rather than a single universal curve. Maritime glaciers with low annual temperature range have proportionally more accumulation than continental glaciers with high annual temperature range for a similar summer mean temperature. Averages of winter balance for the five main geographical regions where mass-balance data are available agree well with annual accumulation from the degree-day model.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,756

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,135 · 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

Citations33
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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