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Enregistrement W3174976005 · doi:10.5194/egusphere-egu21-12383

The potential of TanDEM-X repeat acquisitions to monitor elevation and mass changes of Arctic and Antarctic glaciers

2021· article· en· W3174976005 sur OpenAlexaboutno aff
Christian Sommer, Thorsten Seehaus, Lukas Sochor, Philipp Malz, Matthias Braun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierArcticGeologyElevation (ballistics)Glacier morphologyPhysical geographyOceanographyArctic ice packAntarctic sea iceGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The large ice caps and glaciers of the northern and southern polar regions have the potential to contribute significantly to global sea-level rise, yet measurements of glacier mass changes in those regions are scarce and difficult due to harsh conditions and the size of Arctic and Antarctic glacier areas. Acquisitions of the synthetic aperture radar satellite mission TanDEM-X provide valuable insights into glacier dynamics in those regions as the X-band radar is independent from clouds and illumination and can resolve elevation changes of large glacierized areas as well as individual glaciers. We use specifically generated and coregistered digital elevation models (DEM) from repeated TanDEM-X data takes to derive glacier elevation changes between 2010 and 2020. For the Arctic regions, we already calculated elevation changes for the Russian Arctic archipelagos from TanDEM-X acquisitions (2000-2017). Currently, we are preparing similar TanDEM-X DEM differences for Arctic glaciers outside the Greenland ice sheet (Svalbard, Iceland, Alaska, Canadian Arctic, Scandinavia and North Asia). In contrast to the wide and smooth areas of the East and West Antarctic ice sheets, the steep topography of the Antarctic Peninsula strongly limits the application of altimeter data for accurately quantifying glacier mass changes. Therefore, we computed glacier mass changes along the Antarctic Peninsula by means of TanDEM-X data. Additionally, measurements of the IceSAT2 laser altimeter will be integrated in the analysis to improve the estimation of radar signal penetration into snow and firn and thereby reduce the elevation change and mass balance uncertainties.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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