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Enregistrement W2156087273 · doi:10.1029/2011gl047381

Extreme melt on Canada's Arctic ice caps in the 21st century

2011· article· en· W2156087273 sur OpenAlexaffabout
Martin Sharp, David Burgess, J. Graham Cogley, M. A. Ecclestone, Claude Labine, G. J. Wolken

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaCampbell Scientific (Canada)Trent UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierSnowGlacier mass balanceGlacier ice accumulationClimatologyAtmospheric sciencesWarm frontEnvironmental sciencePrecipitationCryosphereGeologyIce streamSea icePhysical geographyOceanographyGeographyMeteorologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] Canada's Queen Elizabeth Islands contain ∼14% of Earth's glacier and ice cap area. Snow accumulation on these glaciers is low and varies little from year to year. Changes in their surface mass balance are driven largely by changes in summer air temperatures, surface melting and runoff. Relative to 2000–2004, strong summer warming since 2005 (1.1 to 1.6°C at 700 hPa) has increased summer mean ice surface temperatures and melt season length on the major ice caps in this region by 0.8 to 2.2°C and 4.7 to 11.9 d respectively. 30–48% of the total mass lost from 4 monitored glaciers since 1963 has occurred since 2005. The mean rate of mass loss from these 4 glaciers between 2005 and 2009 (−493 kg m−2 a−1) was nearly 5 times greater than the 1963–2004 average. In 2007 and 2008, it was 7 times greater (−698 kg m−2 a−1). These changes are associated with a summer atmospheric circulation configuration that favors strong heat advection into the Queen Elizabeth Islands from the northwest Atlantic, where sea surface temperatures have been anomalously high.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,172 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations105
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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