Comment on tc-2020-337
Notice bibliographique
Résumé
In a warming climate concise knowledge of the mass balance of the Greenland ice sheet is of utter importance. Speculations that current warming will increase the snow accumulation and mitigate mass balance losses are unconstrained as accumulation data across large regions of the northern ice sheet are scarce. We reconstructed the accumulation from six north Greenland shallow firn cores (~10 m) and eight snow cores (~2 m) to constrain recent accumulation patterns in northern Greenland and calculated recent warming in the same area using borehole temperature measurements. We find an increase in temperatures in the north Greenland interior of 0.9 to 2.5 °C (method and site dependent) per decade over the past two decades in line with an Arctic amplified anthropogenic warming. We compare annual reconstructed accumulation from the firn cores (1966–2015) to radar estimates and to annual re-analysis data (1980–2016) of precipitation subtracted evaporation from the regional climate model HIRHAM5, operated by the Danish Meteorological Institute. The spatial variability resembles that observed in earlier estimates with a clear increase west of the topographic divide and a low accumulation area across the north-eastern ice sheet. Our accumulation results are comparable to earlier firn core estimates, despite being larger in the east. We only find a positive significant trend in the accumulation for the period 2000–2010 to the northwest. In the vicinity of the EGRIP deep ice core drilling site, we find variable accumulation patterns for two 15 km apart firn cores likely owing to local topographic effects as a result of the North East Greenland Ice Stream dynamics.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,029 |
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 ».