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Enregistrement W4245691623 · doi:10.5194/cp-2021-95-rc2

Comment on cp-2021-95

2021· peer-review· en· W4245691623 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsNational Science Foundation
Mots-clésArcticHoloceneContext (archaeology)PeninsulaBorealPhysical geographyClimatologyOceanographyGeologyArchipelagoSiberian HighGlacierArctic ecologyGreenland ice sheetClimate changeArctic dipole anomalyArctic ice packIce sheetGeographyArchaeologyPaleontologyAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent retreat of nearly all glaciers and ice caps (GICs) located in Arctic regions is one of the most clear and visible signs of ongoing climate change. This paper synthesizes published records of Holocene GIC fluctuations from lake archives, placing their recent retreat into a longer–term context. Our compilation includes sixty–six lake–based GIC records (plus one non–lake–based record from the Russian Arctic) from seven Arctic regions: Alaska; the archipelagos of the eastern Canadian Arctic; GICs peripheral to the Greenland Ice Sheet; Iceland; the Scandinavian peninsula; Svalbard; and the Russian high Arctic. For each region, and for the full Arctic, we summarize evidence for when GICs were smaller than today or absent altogether, indicating warmer than present summers, and evidence for when GICs regrew in lake catchments, indicating summer cooling. Consistent with orbitally driven high boreal summer insolation in the early Holocene, the pan–Arctic compilation suggests that the majority (50 % or more) of studied GICs were smaller than present or absent by ~10 ka. The regional compilations suggest even earlier GIC loss, and thus warmth, in the Russian Arctic and in Svalbard. We find the highest percentage (>90 %) of Arctic GICs smaller than present or absent in the middle Holocene ~7–6 ka, probably reflecting more spatially ubiquitous and consistent summer warmth during this period than in the early Holocene. Following this interval of widespread warmth, our compilation shows that GICs across the Arctic began to regrow, and summers began to cool by ~6 ka. Together, the pan–Arctic records also suggest two periods of enhanced GIC growth in the mid–to–late Holocene, from ~4.5–3 ka and after ~2 ka. The regional records show substantial variability in the timing of GIC regrowth within and between regions, suggesting that the Arctic did not cool synchronously despite the smooth and hemispherically symmetric decline in Northern Hemisphere summer insolation. In agreement with other studies, this implies a combined response to glacier–specific characteristics such as topography, and to other climatic forcings and feedback mechanisms, perhaps driving periods of increased regional cooling. Today, the direction of orbital forcing continues to favor GIC expansion, however, the rapid retreat of nearly all Arctic GICs underscores the current dominance of anthropogenic forcing on GIC mass balance. Our review finds that in the first half of the Holocene, most of the Arctic’s small GICs became significantly reduced or melted away completely in response to summer temperatures that, on average, were only moderately warmer than today. In comparison, future projections of temperature change in the Arctic far exceed estimated early Holocene values in most locations, portending the eventual loss of most of the Arctic’s small GICs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0400,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,077

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2021
Routes d'admission1
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