Asynchronous behavior of outlet glaciers feeding Godthåbsfjord (Nuup Kangerlua) and the triggering of Narsap Sermia's retreat in SW Greenland
Notice bibliographique
Résumé
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 km3 of ice loss, equivalent to 0.10 mm eustatic sea-level rise. An additional 3.5 ± 0.3 km3 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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».