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Enregistrement W2397139563 · doi:10.1017/aog.2016.7

Short-term velocity variations and sliding sensitivity of a slowly surging glacier

2016· article· en· W2397139563 sur OpenAlexafffundabout
Gwenn E. Flowers, Alexander H. Jarosch, Patrick T. A. P. Belliveau, Lucas A. Fuhrman

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsSimon Fraser UniversityParks Canada
Mots-clésGeologyGlacierSurgeFlow (mathematics)Anomaly (physics)Context (archaeology)ClimatologyTerm (time)Accumulation zoneGeodesyIce streamGeomorphologySea iceMechanicsCryospherePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We use daily surface velocities measured over several weeks in 2007 and 2008 on a slowly surging glacier in Yukon, Canada, to examine the ordinary melt-season dynamics in the context of the ongoing surge. Horizontal velocities within and just below the ~1.5 km-long zone of fastest flow, where the surge is occurring, are often correlated during intervals of low melt. This correlation breaks down during melt events, with the lower reaches of the fast-flow zone responding first. Velocity variability in this lower reach is most highly correlated with melt; velocities above and below appear to respond at least as strongly to the velocity variations of this reach as to local melt. GPS height records are suggestive of ice/bed separation occurring in the fast-flow zone but not below it, pointing to a hydrological cause for the short-term flow variability in the surging region. Independent velocity measurements over 6 years show a maximum July flow anomaly coincident with the location most responsive to melt. Results from a simple model of dashpots and frictional elements lend support to the hypothesis that this zone partly drives the dynamics of the ice above and below it. We speculate that the slow surge may enhance glacier sensitivity to melt-season processes, including short-term summer sliding events.

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 enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,546

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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