Modelling the delivery of supraglacial meltwater to the ice/bed interface: application to southwest Devon Ice Cap, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The transfer of surface-generated meltwater to the subglacial drainage system through full ice thickness crevassing may lead to accelerated glacier velocities, with implications for ice motion under future climatic scenarios. Accurate predictions of where surface meltwater accesses the ice/bed interface are therefore needed in fully coupled hydrodynamic ice-sheet models. We present a spatially distributed modelling routine for predicting the location and timing of delivery of surface-derived meltwater to the ice/bed interface through moulins and supraglacial lake drainage. The model is explained as it is applied to the Croker Bay glacial catchment of Devon Ice Cap, Canada. The formation of moulins, drainage of lakes, and the transfer of meltwater through the full ice thickness are modelled for the 2004 and 2006 ablation seasons. Through this case study we assess the model’s sensitivity to degree-day factors, fracture toughness, tensile strength and crevasse width, and confirm that parameters influencing the rate at which water fills a crevasse are the most significant controls on the ability of a crevasse to reach the bed. Increased surface melt production, therefore, has the potential to significantly influence the spatial and temporal transfer of meltwater through surface-to-bed connections in a warmer climate
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».