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Enregistrement W2751809558 · doi:10.1017/aog.2017.23

Modelling intra-annual dynamics of a major marine-terminating Arctic glacier

2017· article· en· W2751809558 sur OpenAlexafffundabout
Sam Pimentel, Gwenn E. Flowers, Martin Sharp, Bradley D. Danielson, Luke Copland, Wesley Van Wychen, Angus Duncan, Jeffrey L. Kavanaugh

Notice bibliographique

RevueAnnals of Glaciology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of OttawaTrinity Western UniversityUniversity of AlbertaSimon Fraser UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMeltwaterGeologyGlacierGlacier ice accumulationIce streamGlacier morphologyTidewaterSea iceArcticSurgeClimatologyCryosphereOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Significant intra-annual variability in flow rates of tidewater-terminating Arctic glaciers has been observed in recent years. These changes may result from oceanic and/or atmospheric forcing through (1) perturbations at the terminus, such as enhanced submarine melt and changes in sea-ice buttressing, or (2) increased surface melt, in response to atmospheric warming, reaching the bed and promoting glacier slip. We examine the influence of these processes on Belcher Glacier, a large fast-flowing tidewater outlet of the Devon Island ice cap in the Canadian Arctic. A hydrologically-coupled higher-order ice flow model is used to estimate changes in glacier flow speed as a result of changes in sea-ice buttressing and hydrologically-driven melt-season dynamics. Daily run-off from five sub-catchments over the 2008 and 2009 melt seasons provides meltwater forcing for the model simulations. Model results are compared with remotely-sensed and in situ ice-surface velocity measurements. Sea-ice effects are found to have a minor influence on glacier flow speed relative to that of meltwater drainage, which is clearly implicated in short-term velocity variations during the melt season. We find that threshold drainage is essential in determining the timing of these short-lived accelerations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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