Hydrometeorological, glaciological and geospatial research data from the Peyto Glacier Research Basin in the Canadian Rockies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper presents hydrometeorological, glaciological and geospatial data from the Peyto Glacier Research Basin (PGRB) in the Canadian Rockies. Peyto Glacier has been of interest to glaciological and hydrological researchers since the 1960s, when it was chosen as one of five glacier basins in Canada for the study of mass and water balance during the International Hydrological Decade (IHD, 1965–1974). Intensive studies of the glacier and observations of the glacier mass balance continued after the IHD, when the initial seasonal meteorological stations were discontinued, then restarted as continuous stations in the late 1980s. The corresponding hydrometric observations were discontinued in 1977 and restarted in 2013. Datasets presented in this paper include high-resolution, co-registered digital elevation models (DEMs) derived from original air photos and lidar surveys; hourly off-glacier meteorological data recorded from 1987 to the present; precipitation data from the nearby Bow Summit weather station; and long-term hydrological and glaciological model forcing datasets derived from bias-corrected reanalysis products. These data are crucial for studying climate change and variability in the basin and understanding the hydrological responses of the basin to both glacier and climate change. The comprehensive dataset for the PGRB is a valuable and exceptionally long-standing testament to the impacts of climate change on the cryosphere in the high-mountain environment. The dataset is publicly available from Federated Research Data Repository at https://doi.org/10.20383/101.0259 (Pradhananga et al., 2020).
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 | 0,021 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».