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Enregistrement W4283837829 · doi:10.1017/jog.2022.47

Multi-decadal elevation changes of the land terminating sector of West Greenland

2022· article· en· W4283837829 sur OpenAlexfundno aff
J. Saito, Toby Meierbachtol, J. T. Harper

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchNuclear Waste Management OrganizationNational Science Foundation
Mots-clésElevation (ballistics)GeologyGreenland ice sheetForcing (mathematics)Ice sheetClimate changeClimatologyDigital elevation modelIce-sheet modelIce coreFuture sea levelIce streamPhysical geographyCryosphereSea iceGeomorphologyOceanographyGeographyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Regional assessments of ice elevation change provide insight into the processes controlling an ice sheet's geometric response to climate forcing. In Southwest Greenland's land terminating sector (SWLTS), it is presumed that ice surface elevation changes result solely from changing surface mass balance (SMB). Here we test this assumption by developing a multi-decadal (1985–2017) record of elevation change from digital elevation models (DEMs) and comparing it to regional climate model output and available records of ice speed. The SWLTS thinned by >12 m on average over the full 32-year period, but the change was highly variable in time and space. Thinning was amplified in the central region of the SWLTS, relative to the north and south. During 1985–2007, the north and south regions demonstrated net thickening while the central region thinned. Regional differences in elevation change are inconsistent with SMB anomalies, indicating that enhanced ice flow in the north and south contributed to thickening during this early time interval. While clear validation in the south is prevented by incomplete velocity data, historical surface speeds in the north were elevated. These findings support the interpretation that changing ice flow can influence ice surface elevation in the slow-moving SWLTS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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