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Enregistrement W2545096705 · doi:10.1002/2016ef000363

The contribution of glacial isostatic adjustment to projections of sea‐level change along the Atlantic and Gulf coasts of North America

2016· article· en· W2545096705 sur OpenAlexafffundabout
Ryan Love, Glenn A. Milne, Lev Tarasov, Simon E. Engelhart, M.P. Hijma, Konstantin Latychev, Benjamin P. Horton, Torbjörn E. Törnqvist

Notice bibliographique

RevueEarth s Future · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPast Global ChangesNational Science Foundation
Mots-clésPost-glacial reboundContext (archaeology)Sea levelLast Glacial MaximumClimate changeClimatologyGlacial periodRange (aeronautics)LatitudeGeologyOceanographyPhysical geographyGeographyEnvironmental scienceHoloceneGeodesyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We determine the contribution of glacial isostatic adjustment (GIA) to future relative sea‐level change for the North American coastline between Newfoundland and Texas. We infer GIA model parameters using recently compiled and quality‐assessed databases of past sea‐level changes, including new databases for the United States Gulf Coast and Atlantic Canada. At 13 cities along this coastline, we estimate the GIA contribution to range from a few centimeters (e.g., 3 [−1 to 9] cm Miami) to a few decimeters (e.g., 18 [12–22] cm, Halifax) for the period 2085–2100 relative to 2006–2015 (1−σ ranges given). We provide estimates of uncertainty in the GIA component using two different methods; the more conservative approach produces total ranges (1−σ confidence) that vary from 3 to 16 cm for the cities considered. Contributions from ocean steric and dynamic changes as well as those from changes in land ice are also estimated to provide context for the GIA projections. When summing the contributions from all three processes at the 13 cities considered along this coastline, using median or best‐estimate values, the GIA signal comprises 5–38% of the total depending on the adopted climate forcing and location. The contributions from ocean dynamic/steric changes and ice mass loss are similar in amplitude but with spatial variation that approximately cancels, resulting in GIA dominating the net spatial variability north of 35°N.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations90
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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