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Enregistrement W3131299125 · doi:10.1017/jog.2021.4

Glacier changes over the past 144 years at Alexandra Fiord, Ellesmere Island, Canada

2021· article· en· W3131299125 sur OpenAlexafffundabout
Allison Curley, William Kochtitzky, Benjamin R. Edwards, Luke Copland

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute CanadaArcticNetWestern Canada Research GridUniversity of OttawaNational Science Foundation
Mots-clésGlacierFjordGeologyElevation (ballistics)Physical geographySnow lineArcticGlacier mass balanceTidewater glacier cycleGlacier morphologyOceanographySnowGeomorphologyArctic ice packGeographyAntarctic sea iceIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, we use aerial photographs, satellite imagery and field observations to quantify changes in the area, terminus length, snowline elevation and surface elevation of eight glaciers in the Alexandra Fiord region, eastern Ellesmere Island, between 1959 and 2019. Comparisons to written and pictorial descriptions from the British Arctic Expedition extend the record of change in terminus position and surface elevation to 1875 for Twin Glacier. Glacier area at Alexandra Fiord decreased by a total of 15.77 ± 0.65 km2(11.77 ± 0.49%) between 1959 and 2019, the mean end of summer snowline increased in elevation by 360 ± 84 m (8 ± 2 m a−1) between 1974 and 2019, and the glaciers thinned at an average rate of 0.60 ± 0.06 m a−1between 2001 and 2018. Annual rates of terminus retreat were ~3–5 times higher over the period 1974–2019 compared to 1875–1974, and rates of thinning were ~2–3 times higher over 2001–18 compared to 1875–2001. Our results are consistent with rates of change determined for other glaciers of similar size on Ellesmere Island, and with accelerated rates of ice loss coincident with regional increases in air temperature of ~1.5°C since the early 1980s.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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