Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000–13
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Glacier area changes on the Tibetan Plateau were studied in different drainage basins based on Landsat satellite images from three epochs: 263 in the mid-1970s, 150 in 1999–2002 and 148 in 2013/14. Three mosaics (M1976, M2001 and M2013) with minimal cloud and snow cover were constructed, and the uncertainty due to each epoch having a finite span was accounted for. Glacier outlines (TPG1976, TPG2001 and TPG2013) were digitized manually with guidance from the SRTM DEM v4.1 and Google Earth imagery. To achieve complete multi-temporal coverage in a reasonable time, only debris-free ice was delineated. Area mapping uncertainty was evaluated at three study sites, Mount Qomolangma (Everest), Mount Naimona'Nyi, Mount Geladandong, where the largest differences between present and earlier measurements were within ~±4%. Area differences with previous inventories ranged from −19.6% (TPG1976 minus the first Chinese Glacier Inventory) to −3.6% and −1.1% (TPG2013 and TPG2001, respectively minus the second Chinese Glacier Inventory), while the difference TPG2001 minus the GAMDAM Glacier Inventory was +10.4%. Glacier area on the plateau decreased from 44 366 ± 2827 km 2 (1.7% of the study area) in the 1970s to 42 210 ± 1621 km 2 in 2001 and 41 137 ± 1616 km 2 in 2013. Shrinkage was faster in external drainage basins of the southeast than in the interior basins of the northwest, from a maximum of −0.43% a −1 (−1.60% a −1 during 1994–2013) in the Mekong catchment down to a minimum of −0.12% a −1 in the Tarim interior drainage.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».