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Enregistrement W4244815353 · doi:10.5194/tc-2016-6-rc2

Review of 'Surface energy balance sensitivity to meteorological variability on Haig Glacier, Canadian Rocky Mountains'

2016· peer-review· en· W4244815353 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierEnergy balanceEnvironmental scienceSensitivity (control systems)ClimatologyPhysical geographyGeologyMeteorologyGeographyEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, theoretical considerations as well as an energy balance model are employed to assess the surface energy balance sensitivity to variations in meteorological variables.The methods are applied at an automatic weather station (AWS) site on a mid-latitude glacier in the Canadian Rocky Mountains.In addition to the in situ AWS observations over the period 2002-2012, meteorological data from a reanalysis product are used to force the model.Only the main melt season (June-August or May-September) is considered.The paper reads well and is written in good English.However, the methods used are not always described in enough detail, in particular regarding the energy balance C1 TCD Interactive commentPrinter-friendly version Discussion paper model.Some model elements are not introduced at all, others are mentioned at a too late point in the manuscript.See the specific comments below for an overview.Apart from model parts not being described, I do not think the model and approach used are suitable for the sensitivity analysis performed in this paper.The surface energy balance contains important feedback mechanisms, which are pointed out by the authors at places in the manuscript.Although they account for albedo changes associated with increased surface melt, they do not seem to include the opposite effect of summer snowfalls on the albedo.More importantly, they do not calculate surface temperature internally in the model, while this variable is easily affected by changing atmospheric conditions.In its turn, it changes the outgoing longwave radiation and the turbulent fluxes.The authors do mention that surface temperature is generally at the melting point in the summer months, but not in the early and late melt season.Still, most of their results are presented for the entire melt season.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2016
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Résumé présentoui

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