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Enregistrement W2329977100 · doi:10.3189/2014jog14j027

A test of common assumptions used to infer subglacial water flow through overdeepenings

2014· article· en· W2329977100 sur OpenAlexafffund
Christine F. Dow, Jeffrey L. Kavanaugh, J. W. Sanders, Kurt M. Cuffey

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilUniversity of AlbertaBritish Columbia Ministry of Agriculture and LandsNational Science Foundation
Mots-clésGeologyBoreholeGlacierHydraulic conductivityOverburdenGeomorphologyCirqueStructural basinHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Borehole instrument records from a cirque glacier with an overdeepened bed are examined to assess the validity of widely held glacial hydrological assumptions. At this glacier, hydraulic-potential calculations suggest water below overburden pressure will flow into the overdeepening, where the steepness of the riegel causes water to pool in the basin and increase in pressure. Our subglacial water pressure data also show high consistent pressures in the overdeepening and the presence of an active, variable-pressure drainage system towards the margin of the cirque. Therefore, we find that although uniform hydraulic-potential calculations are not directly applicable, they can still be useful for interpretation of the subglacial hydrological system. We also examine supercooling assumptions under different pressure and temperature regimes for water flowing over a riegel, driven using our borehole records of subglacial water temperatures that are consistently above the pressure-melting point during the late melt season. Our results show that even a slight increase in basal temperatures relative to the local pressure-melting point is sufficient to prevent a reduction in basal hydraulic conductivity as a result of supercooling freeze-on.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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