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Enregistrement W2406639152 · doi:10.1017/aog.2016.2

Thermal tracing of retained meltwater in the lower accumulation area of the Southwestern Greenland ice sheet

2016· article· en· W2406639152 sur OpenAlexafffund
Charalampos Charalampidis, D. van As, William Colgan, Robert S. Fausto, Michael MacFerrin, Horst Machguth

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNationale Geologiske Undersøgelser for Danmark og GrønlandEnergistyrelsenSvensk KärnbränslehanteringRoyal Geographical SocietyAberystwyth UniversityNuclear Waste Management Organization
Mots-clésMeltwaterFirnGeologyIce sheetGreenland ice sheetSnowPercolation (cognitive psychology)Accumulation zoneGeomorphologySea iceClimatologyIce streamCryosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present in situ firn temperatures from the extreme 2012 melt season in the southwestern lower accumulation area of the Greenland ice sheet. The upper 2.5 m of snow and firn was temperate during the melt season, when vertical meltwater percolation was inefficient due to a ~5.5 m thick ice layer underlying the temperate firn. Meltwater percolation and refreezing beneath 2.5 m depth only occurred after the melt season. Deviations from temperatures predicted by pure conductivity suggest that meltwater refroze in discrete bands at depths of 2.0–2.5, 5.0–6.0 and 8.0–9.0 m. While we find no indication of meltwater percolation below 9 m depth or complete filling of pore volume above, firn at 10 and 15 m depth was respectively 4.2–4.5°C and 1.7°C higher than in a conductivity-only simulation. Even though meltwater percolation in 2012 was inefficient, firn between 2 and 15 m depth the following winter was on average 4.7°C warmer due to meltwater refreezing. Our observations also suggest that the 2012 firn conditions were preconditioned by two warm summers and ice layer formation in 2010 and 2011. Overall, firn temperatures during the years 2009–13 increased by 0.6°C.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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