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Enregistrement W2113415054 · doi:10.1657/aaar0013-102

Decadal-Scale Variations in Glacier Area Changes Across the Southern Patagonian Icefield Since the 1970s

2015· article· en· W2113415054 sur OpenAlexafffund
Adrienne White, Luke Copland

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésIce fieldGlacierGlacier mass balanceAdvanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection RadiometerPrecipitationGeologyClimatologyElevation (ballistics)Physical geographyDigital elevation modelGeographyGeomorphologyMeteorologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A combination of Landsat and ASTER satellite scenes are used to quantify changes in the areal extent of glaciers in 130 basins across the Southern Patagonian Icefield (SPI). There was extensive net overall loss, with a reduction in ice area of 542 km2 (∼4% of the SPI) between the late 1970s and 2008/2010. For glaciers measured within individual periods, average losses occurred at a rate of 3.24% decade-1 between 1976/1979 and 1984/1986, 2.04% decade-1 between 1984/1986 and 2000/2002, and 2.24% decade-1 between 2000/2002 and 2008/2010. This indicates sustained losses, but no evidence for a recent acceleration. Since the 1980s, glaciers located in the northwest part of the SPI experienced the highest mean annual loss rates at 2.9% decade-1. Mean glacier elevation provides the only significant topographic control on glacier changes for all measurement periods, and glacier losses are consistent with recent warming and changes in precipitation observed for this region.

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)0,002
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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