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Enregistrement W2140728223 · doi:10.1111/j.1751-8369.2009.00095.x

Observing snowmelt dynamics on fast ice in Kongsfjorden, Svalbard, with NOAA/AVHRR data and field measurements

2009· article· en· W2140728223 sur OpenAlex
Sascha Willmes, Jörg Bareiss, Christian Haas, Marcel Nicolaus

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePolar Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNorsk PolarinstituttNorges ForskningsrådDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSnowmeltAdvanced very-high-resolution radiometerEnvironmental scienceClimatologySatelliteRemote sensingRadiometerArcticAtmospheric sciencesSnowMeteorologyGeologyOceanographyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporal snowmelt dynamics on fast ice in Kongsfjorden/Svalbard are studied for the period 1990–2003, using visible and near-infrared channels of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR). Long-term radiation data from an adjacent Baseline Surface Radiation Network station, as well as extensive glaciological and meteorological field measurements on the melting ice in 2002 and 2003, are used to validate a snowmelt index derived from the satellite data. This study shows that the remote sensing data are in good agreement with the field observations. However, the temporal variability of atmospheric water vapour has an impact on the snowmelt index, and must be accounted for through atmospheric correction. The analysis of long-term satellite data provides valuable insight into the strength and rate of the snowvolume decay, and reveals a strong interannual variability of the snowmelt intensity. However, a precise date for determining melt onset requires clear-sky AVHRR data throughout the onset period.

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.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,161 · 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