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Enregistrement W2134637688 · doi:10.14430/arctic643

Forty-seven Years of Research on the Devon Island Ice Cap, Arctic Canada

2010· article· en· W2134637688 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sarah Boon, David Burgess, Roy M. Koerner, Martin Sharp

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce capsArcticPhysical geographyOceanographyThe arcticGeographyArctic ice packClimatologyGeologyGlacier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Devon Island ice cap has been the subject of scientific study for almost half a century, beginning with the first mass balance measurements in 1961. Research on the ice cap was the first to investigate (1) the role of meltwater in seasonal ice-velocity variations on a polythermal Arctic ice cap, (2) the use of air temperature rather than net radiation as a proxy for the energy driving surface melt, and (3) the influence of the changing frequency of specific synoptic weather configurations on glacier melt and mass balance. Other research has included investigations of ice cap geometry, flow dynamics, and mass balance; ice core analyses for records of past climate and contaminant deposition; and studies of changes in ice cap area and volume and their relationship to surface mass balance and ice dynamics. Current research includes ground studies connected to efforts to calibrate and validate the radar altimeter that will be carried by the European Space Agency’s (ESA) CryoSat2 satellite, and a major collaborative Canadian International Polar Year (IPY) project focused on the Belcher Glacier, on the northeast side of the ice cap, that examines hydrodynamics of large tidewater glaciers. This paper summarizes our current knowledge of the Devon Island ice cap and identifies some of the outstanding questions that continue to limit our understanding of climate-ice cap interactions in Arctic regions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,989

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)0,0120,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations42
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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