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Enregistrement W2313005670 · doi:10.3189/2013jog12j208

Firn profile changes in response to extreme 21st-century melting at Devon Ice Cap, Nunavut, Canada

2013· article· en· W2313005670 sur OpenAlexafffundabout
Peter Bezeau, Martin Sharp, David Burgess, Gabrielle Gascon

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFirnGlacierGeologyPhysical geographyArcticClimate changeAccumulation zoneAtmospheric sciencesIce coreThinningClimatologyGlacier mass balanceGeomorphologyIce streamOceanographyCryosphereSea iceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Estimating regional-scale rates of glacier mass change from repeat airborne and satellite altimetry requires assumptions about the density of the material being added to, or removed from, the glacier surface. This may vary in both space and time, especially in a period of warming climate such as has occurred in Arctic Canada since 2005. Here we compare firn properties measured on 20 shallow cores recovered from elevations of 1400–1900 m a.s.l. on Devon Ice Cap in 2012 with equivalent measurements from 34 cores recovered from the same locations between 2004 and 2011. The average density of the top 2.5 m of the firn column has increased by 13–80%. As a result, measured rates of density increase in the top 1.25 mw.e. of the firn layer have likely thinned this layer at rates of 0.021–0.168 m a −1 over the period 2004–12. These thinning rates are significant relative to local rates of surface height change measured by repeat airborne laser altimetry between 2004 and 2012 (−0.077 to −0.252 m a −1 ) and indicate that, during periods of climate warming or cooling, firn densification rate changes must be taken into account when estimating mass change rates from measured height changes.

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 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 enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations49
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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