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Enregistrement W2942891570 · doi:10.1029/2019gl082786

Long‐Term Support of an Active Subglacial Hydrologic System in Southeast Greenland by Firn Aquifers

2019· article· en· W2942891570 sur OpenAlexafffund
Kristin Poinar, Christine F. Dow, Lauren C. Andrews

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGoddard Space Flight Center
Mots-clésMeltwaterFirnGeologyAquiferGeomorphologyHydrology (agriculture)GlacierGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The state of the subglacial hydrologic system, which can modify ice motion, is sensitive to the volume and rate of meltwater reaching it. Bare‐ice regions rapidly transport meltwater to the bed via moulins, while in certain accumulation zone regions, meltwater first flows through firn aquifers, which can introduce a substantial delay. We use a subglacial hydrological model forced with idealized meltwater input scenarios to test the effect of this delay on subglacial hydrology. We find that addition of firn‐aquifer water to the subglacial system elevates the inland subglacial water pressure while reducing water pressure and enhancing subglacial channelization near the terminus. This effect dampens seasonal variations in subglacial water pressure and may explain regionally anomalous ice velocity patterns observed in Southeast Greenland. As surface melt rates increase and firn aquifers expand inland, it is crucial to understand how inland drainage of meltwater affects the evolution of the subglacial hydrologic system.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,927

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations73
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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