Topographic controls on ice flow and recession for Juneau Icefield (Alaska/British Columbia)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, mountain glaciers and ice caps are losing dramatic volumes of ice. The resultant sea‐level rise is dominated by contributions from Alaska. Plateau icefields may be especially sensitive to climate change due to the non‐linear controls their topography imparts on their response to climate change. However, Alaskan plateau icefields have been subject to little structural glaciological or regional geomorphological assessment, which makes the controls on their present and former mass balance difficult to ascertain. We inventoried 1050 glaciers and 368 lakes in the Juneau Icefield region for the year 2019. We found that 63 glaciers had disappeared since the 2005 inventory, with a reduction in glacier area of 422 km 2 (10.0%). We also present the first structural glaciological and geomorphological map for an entire icefield in Alaska. Glaciological mapping of >20 800 features included crevasses, debris cover, foliation, ogives, medial moraines and, importantly, areas of glacier fragmentation, where glaciers either separated from tributaries via lateral recession ( n = 59), or disconnected within areas of former icefalls ( n = 281). Geomorphological mapping of >10 200 landforms included glacial moraines, glacial lakes, trimlines, flutes and cirques. These landforms were generated by a temperate icefield during the Little Ice Age (LIA) neoglaciation. These data demonstrate that the present‐day outlet glaciers, which have a similar thermal and ice‐flow regime, have undergone largely continuous recession since the LIA. Importantly, disconnections occurring within glaciers can separate accumulation and ablation zones, increasing rates of glacier mass loss. We show that glacier disconnections are widespread across the icefield and should be critically taken into consideration when icefield vulnerability to climate change is considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».