Quantifying the Sensitivity of Sea Level Change in Coastal Localities to the Geometry of Polar Ice Mass Flux
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It has been known for over a century that the melting of individual ice sheets and glaciers drives distinct geographic patterns, or fingerprints, of sea level change, and recent studies have highlighted the implications of this variability for hazard assessment and inferences of meltwater sources. These studies have computed fingerprints using simplified melt geometries; however, a more generalized treatment would be advantageous when assessing or projecting sea level hazards in the face of quickly evolving patterns of ice mass flux. In this paper the usual fingerprint approach is inverted to compute site-specific sensitivity kernels for a global database of coastal localities. These kernels provide a mapping between geographically variable mass flux across each ice sheet and glacier and the associated static sea level change at a given site. Kernels are highlighted for a subset of sites associated with melting from Greenland, Antarctica, and the Alaska–Yukon–British Columbia glacier system. The latter, for example, reveals an underappreciated sensitivity of ongoing and future sea level change along the U.S. West Coast to the geometry of ice mass flux in the region. Finally, the practical utility of these kernels is illustrated by computing sea level predictions at a suite of sites associated with annual variability in Greenland ice mass since 2003 constrained by satellite gravity measurements.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».