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Enregistrement W2330840791 · doi:10.3189/2014jog13j091

An evaluation of mass-balance methods applied to Castle creek Glacier, British Columbia, Canada

2014· article· en· W2330840791 sur OpenAlexafffundabout
M. J. Beedle, Brian Menounos, Roger Wheate

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaBritish Columbia Knowledge Development FundUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésGlacier mass balanceGlacierPhotogrammetryGeologySnowGeodesyBalance (ability)FirnPhysical geographyGeomorphologyClimatologyRemote sensingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We estimate the glacier mass balance of a 9.5 km 2 mountain glacier using three approaches for balance years 2009, 2010 and 2011. The photogrammetric, GPS and glaciological methods yielded sampling densities of 100, 5 and 2 points km -2 , with measurement precisions of ± 0.40, ± 0.10 and ± 0.10 m w.e. respectively. Our glaciological measurements likely include a positive bias, due to omission of internal and basal mass balance, and uncertainty in determining the interface between snow and firn with a probe (±0.10 m w.e.). Measurements from our photogrammetric method include a negative bias introduced by the manual operator and our temperature index model used to correct for different dates of imaging (0.15 m w.e.), whereas GPS measurements avoid these biases. The photogrammetric and GPS methods are suitable for estimating glacier-wide annual mass balance, and thus provide a valuable measure that complements the glaciological method. These approaches, however, cannot be used to estimate mass balance at a point or mass-balance profiles without a detailed understanding of the vertical component of ice velocity.

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)0,002
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,000

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 GPT0,291
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations48
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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