Mapping and interpretation of bed-reflection power from a surge-type polythermal glacier, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bed-reflection power (BRP) from ice-penetrating radar has been used to make inferences about subglacial conditions and processes, yet is subject to confounding influences, including englacial attenuation and bed geometry. We use radar data collected in 2008–11 from a polythermal glacier to compute BRP with the aim of relating BRP to basal conditions. We examine the relationship between raw BRP and ice thickness, apparent bed slope and thickness of the englacial scattering layer as a proxy for internal reflection power. We then analyze a corrected form of the BRP with a graph-segmentation algorithm to delineate areas of high and low reflection power. Low corrected BRP values are found near the glacier terminus where the bed is most likely to be cold, while high corrected BRP is found in the region thought to be undergoing a slow surge. We find a spatial correlation between high BRP and high values of subglacial hydraulic upstream area, suggestive of a hydrological control on BRP. Whereas in dominantly cold glaciers BRP seems to distinguish cold from temperate regions of the bed, BRP in a polythermal glacier with a substantial volume of temperate ice may be a more complex product of thermal and hydrological conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».