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Enregistrement W2906544669 · doi:10.4095/308355

Validation of the RACMO2.3 surface mass-balance model over northwest Devon Ice Cap, Nunavut

2018· report· en· W2906544669 sur OpenAlexaffabout
David Burgess

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce capsGlacier mass balanceBalance (ability)Physical geographyGeologyGeographyEnvironmental scienceArchaeologyClimatologyGlacier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The RACMO2.3 regional climate model has been validated against in-situ mass-balance measurements along the northwest Devon ice cap transect (herein after referred to as Devon(NW)) at annual, pentadal, and decadal time scales over the period spanning 2006 to 2015. Results show close agreement between Summer Balance measurements at the pentadal and decadal time scales, with a bias towards suppressed melt by ~200 mm w.e. in the RACMO2.3 data averaged over the entire transect (ie. 100 - 1800 m a.s.l.), and maximum biases to ~600 mm w.e. between 400 and 900 m a.s.l. Comparisons at the annual scale indicate greatest discrepancies for 2010 for which RACMO2.3 was up to 80 cm w.e. less negative than the in-situ values. Winter Balance in the RACMO2.3 data showed an inverse elevational trend relative to the in-situ values with an overall bias towards greater accumulation by ~120 mm w.e. along the entire transect. At the basin-wide scale, RACMO2.3 under (over) estimates of summer (winter) balance values combine to result in basin-wide estimates of net balance for the Devon (NW) basin to be 37% less negative than the in-situ measurements over the 2006-2015 period. Reasonable agreement with in-situ derived Summer Balance values indicates RACMO2.3 can provide estimates of seasonal freshwater flux to oceans close to and within error of the measurements. However, significant biases in the RACMO2.3 Net Annual Balance modeled values must be accounted for when estimating annual or multi-annual contributions to global sea-level rise from glaciers and ice caps in the Canadian high Arctic.

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)0,001
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 enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2018
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