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Enregistrement W2147356690 · doi:10.14430/arctic4356

Contemporary Glacier Processes and Global Change: Recent Observations from Kaskawulsh Glacier and the Donjek Range, St. Elias Mountains

2014· article· en· W2147356690 sur OpenAlexvenueno aff
Gwenn E. Flowers, Luke Copland, Christian Schoof

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierGlacier morphologyGlacier mass balanceGeologyPhysical geographyCryosphereTidewater glacier cycleClimate changeClimatologyGeographyGeomorphologyIce streamOceanographySea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With an extensive ice cover and rich display of glacier behaviour, the St. Elias Mountains continue to be an enviable natural laboratory for glaciological research. Recent work has been motivated in part by the magnitude and pace of observed glacier change in this area, which is so ice-rich that ice loss has a measurable impact on global sea level. Both detection and attribution of these changes, as well as investigations into fundamental glacier processes, have been central themes in projects initiated within the last decade and based at the Kluane Lake Research Station. The scientific objectives of these projects are (1) to quantify recent area and volume changes of Kaskawulsh Glacier and place them in historical perspective, (2) to investigate the regional variability of glacier response to climate and the modulating influence of ice dynamics, and (3) to characterize the hydromechanical controls on glacier sliding. A wide range of methods is being used, from ground-based manual measurements to space-based remote sensing. The observations to date show glaciers out of equilibrium, with significant ongoing changes to glacier area, volume, and dynamics. Computer models are being used to generalize these results, and to identify the processes most critical to our understanding of the coupled glacier-climate system.

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)0,000
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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