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Enregistrement W2125884203 · doi:10.3189/2012jog11j129

Modelling the delivery of supraglacial meltwater to the ice/bed interface: application to southwest Devon Ice Cap, Nunavut, Canada

2012· article· en· W2125884203 sur OpenAlexaffabout
Caroline Clason, Douglas Mair, David Burgess, Peter Nienow

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesUniversity of AberdeenLeverhulme Trust
Mots-clésMeltwaterCrevasseGeologyGeomorphologyIce streamGlacier ice accumulationGlacierMelt pondIce shelfIce sheetIce divideCryosphereSea iceClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
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; 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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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