The effect of geothermal heat flux on the deglacial evolution of the Greenland ice sheet
Notice bibliographique
Résumé
Geothermal heat flux (GHF) is known to be an important control on the basal thermal state of an ice sheet which, in turn, is a key factor in governing how the ice sheet will evolve in response to a given climate forcing. In recent years, several studies have estimated GHF beneath the Greenland ice sheet using different approaches (e.g. Rezvanbehbahani et al., Geophysical Research Letters, 2017; Martos et al., Geophysical Research Letters, 2018; Greve, Polar Data Journal, 2019). Comparing these different estimates indicates poor agreement and thus large uncertainty in our knowledge of this important boundary condition for modelling the ice sheet. The primary aim of this study is to quantify the influence of this uncertainty on modelling the past evolution of the ice sheet with a focus on the most recent deglaciation. We build on past work that considered three GHF models (Rogozhina et al., 2011) by considering over 100 different realizations of this input field. We use the uncertainty estimates from Martos et al. (Geophysical Research Letters, 2018) to generate GHF realisations via a statistical sampling procedure. A sensitivity analysis using these realisations and the Parallel Ice Sheet Model (PISM, Bueler and Brown, Journal of Geophysical Research, 2009) indicates that uncertainty in GHF has a dramatic impact on both the volume and spatial distribution of ice since the last glacial maximum, indicating that more precise constraints on this boundary condition are required to improve our understanding of past ice sheet evolution and, consequently, reduce uncertainty in future projections.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».