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Enregistrement W3180447170 · doi:10.1038/s41467-021-24180-y

High Mountain Asian glacier response to climate revealed by multi-temporal satellite observations since the 1960s

2021· article· en· W3180447170 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtEuropean CommissionChinese Academy of SciencesUniversity of St AndrewsCanada Research ChairsNational Aeronautics and Space AdministrationGlobal Water FuturesCentre National d’Etudes SpatialesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésGlacierPrecipitationGlacier mass balancePhysical geographyClimate changeClimatologyCentral asiaGeologySatelliteGeographyOceanographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Knowledge about the long-term response of High Mountain Asian glaciers to climatic variations is paramount because of their important role in sustaining Asian river flow. Here, a satellite-based time series of glacier mass balance for seven climatically different regions across High Mountain Asia since the 1960s shows that glacier mass loss rates have persistently increased at most sites. Regional glacier mass budgets ranged from −0.40 ± 0.07 m w.e.a −1 in Central and Northern Tien Shan to −0.06 ± 0.07 m w.e.a −1 in Eastern Pamir, with considerable temporal and spatial variability. Highest rates of mass loss occurred in Central Himalaya and Northern Tien Shan after 2015 and even in regions where glaciers were previously in balance with climate, such as Eastern Pamir, mass losses prevailed in recent years. An increase in summer temperature explains the long-term trend in mass loss and now appears to drive mass loss even in regions formerly sensitive to both temperature and precipitation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,243 · 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