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Enregistrement W2901490327 · doi:10.1029/2018gl080763

Localized Plumes Drive Front‐Wide Ocean Melting of A Greenlandic Tidewater Glacier

2018· article· en· W2901490327 sur OpenAlexaff
Donald Slater, Fiammetta Straneo, Sarah B. Das, Clark Richards, Till J. W. Wagner, P. W. Nienow

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesOcean Life Institute, Woods Hole Oceanographic InstitutionNatural Environment Research CouncilSight Research UKWoods Hole Oceanographic InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésTidewaterFjordGlacierGeologyTidewater glacier cycleGreenland ice sheetIce calvingFront (military)OceanographyFuture sea levelOcean currentClimatologyGeomorphologyIce streamCryosphereSea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent acceleration of Greenland's ocean‐terminating glaciers has substantially amplified the ice sheet's contribution to global sea level. Increased oceanic melting of these tidewater glaciers is widely cited as the likely trigger, and is thought to be highest within vigorous plumes driven by freshwater drainage from beneath glaciers. Yet melting of the larger part of calving fronts outside of plumes remains largely unstudied. Here we combine ocean observations collected within 100 m of a tidewater glacier with a numerical model to show that unlike previously assumed, plumes drive an energetic fjord‐wide circulation which enhances melting along the entire calving front. Compared to estimates of melting within plumes alone, this fjord‐wide circulation effectively doubles the glacier‐wide melt rate, and through shaping the calving front has a potential dynamic impact on calving. Our results suggest that melting driven by fjord‐scale circulation should be considered in process‐based projections of Greenland's sea level contribution.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,248 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations125
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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