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Enregistrement W3209544237 · doi:10.1017/jfm.2023.130

The drainage of glacier and ice sheet surface lakes

2023· article· en· W3209544237 sur OpenAlexafffund
Christian Schoof, Sue Cook, Bernd Kulessa, Sarah Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustralian GovernmentUniversity of Otago
Mots-clésGeologyDrawdown (hydrology)AdvectionShelf iceDrainageHydrology (agriculture)GeomorphologyChannel (broadcasting)Ice streamOceanographyAquiferGeotechnical engineeringSea iceGroundwaterCryosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supraglacial lakes play a central role in storing melt water, enhancing surface melt and ultimately in driving ice flow and ice shelf melt through injecting water into the subglacial environment and through facilitating fracturing. Here, we develop a model for the drainage of supraglacial lakes through the dissipation-driven incision of a surface channel. The model consists of the St Venant equations for flow in the channel, fed by an upstream lake reservoir, coupled with an equation for the evolution of channel elevation due to advection, uplift and downward melting. After reduction to a ‘stream power’-type hyperbolic model, we show that lake drainage occurs above a critical rate of water supply to the lake due to the backward migration of a shock that incises the lake seal. The critical water supply rate depends on advection velocity and uplift (or more precisely, drawdown downstream of the lake) as well as model parameters such as channel wall roughness and the parameters defining the relationship between channel cross-section and wetted perimeter. Once lake drainage does occur, it can either continue until the lake is empty, or terminate early, leading to oscillatory cycles of lake filling and draining, with the latter favoured by large lake volumes and relatively small water supply rates.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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