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Enregistrement W2588908043 · doi:10.1088/1748-9326/aa5b04

Mass budget of the glaciers and ice caps of the Queen Elizabeth Islands, Canada, from 1991 to 2015

2017· article· en· W2588908043 sur OpenAlexaboutno aff
Romain Millan, J. Mouginot, Eric Rignot

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce fieldGlacierIce streamGlacier mass balanceCryosphereClimatologySea iceGeologyEnvironmental scienceAtmospheric sciencesPhysical geographyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies indicate that the glaciers and ice caps in Queen Elizabeth Islands (QEI), Canada have experienced an increase in ice mass loss during the last two decades, but the contribution of ice dynamics to this loss is not well known. We present a comprehensive mapping of ice velocity using a suite of satellite data from year 1991 to 2015, combined with ice thickness data from NASA Operation IceBridge, to calculate ice discharge. We find that ice discharge increased significantly after 2011 in Prince of Wales Icefield, maintained or decreased in other sectors, whereas glacier surges have little impact on long-term trends in ice discharge. During 1991–2005, the QEI mass loss averaged 6.3 ± 1.1 Gt yr ^−1 , 52% from ice discharge and the rest from surface mass balance (SMB). During 2005–2014, the mass loss from ice discharge averaged 3.5 ± 0.2 Gt yr ^−1 (10%) versus 29.6 ± 3.0 Gt yr ^−1 (90%) from SMB. SMB processes therefore dominate the QEI mass balance, with ice dynamics playing a significant role only in a few basins.

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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,520

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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