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Enregistrement W3128242234 · doi:10.3389/feart.2020.641710

Editorial: Observational Assessments of Glacier Mass Changes at Regional and Global Level

2021· editorial· en· W3128242234 sur OpenAlexaff
Laura Thomson, Fanny Brun, Matthias Braun, Michael Zemp

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierFront (military)Observational studyClimatologyGlacier mass balanceGeologyClimate changePhysical geographyGeographyOceanographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observational Assessments of Glacier Mass Changes at Regional and Global Level.Glaciers represent a measurable indicator of the spatial and temporal patterns of global climate variability.Those distinct from the Greenland and Antarctic Ice Sheets cover an area of approximately 706,000 km 2 globally (RGI Consortium, 2017), with an estimated total volume of 170 ± 21 × 10 3 km 3 , or 0.43 ± 0.06 m of potential sea-level rise equivalent (Huss and Farinotti, 2012).Retreating and thinning glaciers are icons of climate change and affect the local hazard scenario, regional water resources and glacier runoff as well as changes in global sea level.Techniques for measuring and monitoring changes to glaciers over the last century have expanded from in situ point measurements of snow accumulation and ice ablation to large regional-and globalscale surveys employing remote sensing and modeling approaches, which have shaped our understanding of world-wide glacier changes.Today, the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission can be used to derive monthly regional mass changes (Wouters et al.) and has proven to be particularly effective in detecting glacier mass changes over regions with extensive ice cover (Alaska, Canadian Arctic, Russian Arctic, Svalbard, Iceland, the Southern Andes, and High Mountain Asia).However, Wouters et al. note that GRACE cannot resolve the signal from peripheral glaciers of the Greenland and Antarctic ice sheets and struggles to detect statistically significant signals in mountain ranges with smaller glacier covers due to weaker signals and relatively greater background noise and uncertainty.Increasingly, geodetic mass-balance records are filling the spatial-scale gap between coarseresolution gravimetry and point-based glaciological mass-balance records.Advances in digital elevation model creation, automation, and analysis from historic and contemporary sources are driving a notable increase in the availability of geodetic mass-balance records from around the world.Indeed, original works within this Research Topic alone represent 9,908 new geodetic mass balance contributions to the World Glacier Monitoring Service (WGMS) and the IPCC AR6, notably from regions of Greenland (Huber et al.), the European Alps (Davaze et al.), Iceland (Belart et al.), Northern Tien Shan (Kapitsa et al.) and the Patagonian Andes (Falashi et al.), as well as ∼8,000 updated geodetic records from the Central Andes (Ferri et al.). Advances in digital photogrammetry and improved accuracies in the 3D alignment of elevation models have rekindled the scientific value inherent to historical maps, aerial photography and declassified spy satellite imagery as exemplified by Falashi et al., Huber et al., Belart et al., and Kapitsa et al.These advances extend the temporal reach

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0140,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,027

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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