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Enregistrement W2580640566 · doi:10.1017/jog.2016.138

Asynchronous behavior of outlet glaciers feeding Godthåbsfjord (Nuup Kangerlua) and the triggering of Narsap Sermia's retreat in SW Greenland

2017· article· en· W2580640566 sur OpenAlexaff
R. J. Motyka, Ryan Cassotto, Martin Truffer, Kristian K. Kjeldsen, D. van As, Niels J. Korsgaard, M. A. Fahnestock, Ian M. Howat, Peter L. Langen, John Mortensen, Kunuk Lennert, Søren Rysgaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsU.S. Geological SurveyNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésGeologyGlacierPhysical geographyGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We assess ice loss and velocity changes between 1985 and 2014 of three tidewater and five-land terminating glaciers in Godthåbsfjord (Nuup Kangerlua), Greenland. Glacier thinning accounted for 43.8 ± 0.2 km 3 of ice loss, equivalent to 0.10 mm eustatic sea-level rise. An additional 3.5 ± 0.3 km 3 was lost to the calving retreats of Kangiata Nunaata Sermia (KNS) and Narsap Sermia (NS), two tidewater glaciers that exhibited asynchronous behavior over the study period. KNS has retreated 22 km from its Little Ice Age (LIA) maximum (1761 AD), of which 0.8 km since 1985. KNS has stabilized in shallow water, but seasonally advects a 2 km long floating tongue. In contrast, NS began retreating from its LIA moraine in 2004–06 (0.6 km), re-stabilized, then retreated 3.3 km during 2010–14 into an over-deepened basin. Velocities at KNS ranged 5–6 km a −1 , while at NS they increased from 1.5 to 5.5 km a −1 between 2004 and 2014. We present comprehensive analyses of glacier thinning, runoff, surface mass balance, ocean conditions, submarine melting, bed topography, ice mélange and conclude that the 2010–14 NS retreat was triggered by a combination of factors but primarily by an increase in submarine melting.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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