The Greater Caucasus Glacier Inventory (Russia, Georgia and Azerbaijan)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. While there are a large number of glaciers in the Greater Caucasus, the region is not fully represented in modern glacier databases with previous incomplete inventories. Here, we present an expanded glacier inventory for this region over the 1960–1986–2014 period. Large scale topographic maps and satellite imagery (Landsat 5, Landsat 8 and ASTER) were used to conduct a remote sensing survey of glacier change in the Greater Caucasus mountains. Glacier margins were mapped manually and reveal that, in 1960, the mountains contained 2349 glaciers, with a total glacier surface area of 1674.9 ± 35.2 km2. By 1986, glacier surface area had decreased to 1482.1 ± 32.2 km2 (2209 glaciers), and by 2014, to 1193.2 ± 27.0 km2 (2020 glaciers). This represents a 28.8 ± 2.2 % (481 ± 10.6 km2) reduction in total glacier surface area between 1960 and 2014 and a marked acceleration in the rate of area loss since 1986. Analysis of possible controls suggest that the general decreases in both glacier area and number for the period 1960–2014 are directly due to general increase in temperature, especially in summer (June–July–August), although the response of individual glaciers was modulated by other factors, including glacier size, elevation, rock structure, exposition, morphological type and debris cover. This new glacier inventory can be used as a basis dataset for future studies including glacier change assessment.
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 | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».