Weathering Dynamics Under Contrasting Greenland Ice Sheet Catchments
Notice bibliographique
Résumé
Chemical weathering dynamics in Greenland Ice Sheet (GrIS) catchments are largely unknown, due to a scarcity of field data. This paper presents the most comprehensive study to date of chemical weathering rates from four GrIS catchments of contrasting size. Cationic denudation rates varied greatly between catchments studied (2.6 to 37.6 tons km-2 a-1, world mean = 11.9 tons km -2 a -1), but were of the same order of magnitude to the world non-glacial riverine mean, and are greater than those documented in some major temperate rivers catchments (e.g. Mississippi (1.3 tons km-2 a-1) and Nile (0.4 tons km-2 a-1) rivers). These high chemical denudation rates indicate that the GrIS is a potential source of solute to downstream environments. Dissolved silica yields, indicative of silicate weathering rates, also varied by an order of magnitude, with upper values similar to the world mean (0.2 to 3.8 tons km-2 a-1, world mean = 3.53 tons km-2 a-1). Elevated chemical weathering rates in GrIS catchments are strongly influenced by the specific discharge, which drives flushing of the subglacial environment and physical erosion of the ice sheet bed. The direct relationship between specific discharge and chemical denudation rates supports the hypothesis that Greenland Ice Sheet chemical weathering rates and solute fluxes are likely to increase with enhanced melt rates in a warming climate.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».