Contribution of Greenland ice sheet melting to sea level rise during the last interglacial period: an approach combining ice sheet modelling and proxy data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the context of global warming, the contribution of the two major ice sheets, Antarctica and Greenland, to global sea level rise is a subject of key importance for the scientific community (4th assessment report of the Intergovernmental Panel on climate change, IPCC-AR4, Meehl et al., 2007). By the end of the next century, a 3–5 °C warm up is expected in Greenland. Similar temperatures in this region were reached during the last interglacial (LIG) period due to a change in orbital configuration rather than to anthropogenic forcing. Ice core evidence suggests that the Greenland Ice Sheet (GIS) has survived this warm period but great uncertainties remain about the total Greenland ice reduction during the LIG and its sea level rise contribution. In order to improve our confidence in future state projections, we first intend to reconstruct the past states of the GIS using ice sheet modelling, and confront the simulations with paleo data. The chosen methodoly of paleoclimate reconstruction is strongly based on proxy data. Proxy data are also used to constrain the ice sheet model during the calibration phase. Our estimates of Greenland melting contribution to sea level rise during the LIG period range from 0.65 to 1.5 m of sea level equivalent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».