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Enregistrement W2318038527 · doi:10.3189/172756411799096213

Use of historical elevation data to calculate surface-elevation and volume changes of Ha-Iltzuk Icefield, southwest British Columbia, Canada, 1970 to mid-1980s

2011· article· en· W2318038527 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey A. VanLooy, R. R. Forster

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of UtahNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésIce fieldElevation (ballistics)ThinningGeologyGlacial periodSnowPhysical geographyGlacierDigital elevation modelClimatologyGeomorphologyGeographyRemote sensingForestryGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Investigations into glacial changes, including understanding variations in the rates of glacial volume and surface-elevation changes, have increased over the past decade. This study uses historical glacier elevation data in the form of topographic maps from 1970 and a digital elevation model from the mid-1980s to calculate surface-elevation and volume changes for Ha-Iltzuk Icefield, southwest British Columbia, Canada. Results indicate that the icefield thinned at an average rate of 0.76±0.25 ma–1 during this period. A previous study of Ha-Iltzuk Icefield also using the geodetic method found a thinning rate of 1.0±0.20ma–1 between the mid-1980s and 1999, indicating a slight increase in the amount of icefield thinning. Within the ablation zone, thinning increased with decreasing elevation at a rate of 1.9±0.68 ma–1 km–1 between these two periods (1970 to mid-1980s versus mid-1980s to 1999). Analysis of meteorological data suggests that increases in both temperature and rainfall, as well as decreases in snowfall, likely contributed to the increased thinning rate.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,094

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
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,066 · 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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