Airborne radar radiometry and coastline mapping of the highly-specular subglacial terrain on Devon island
Notice bibliographique
Résumé
The highly-specular terrain present under Devon Ice Cap in the Canadian Arctic Archipelago has been the target of several multi-instrument investigation campaigns. Initial analysis of radar sounder data collected by the High Capability Radar Sounder (HiCARS) and the Multichannel Coherent Radar Depth Sounder (McCORDS) over the area using state-of-the-art quantitative methods suggested the terrain could be a hypersaline lake [Rutishauser et al., Science Advances, 2018], however, newer seismic and conductivity measurements suggest a rigid, electrically insulating material that is incompatible with liquid water [Killingbeck et al., AGU, 2022]. Starting from the hypothesis that the highly specular terrain consists of flat and smooth sediments originating from a paleolake, we propose to revisit the original radar data and to apply more advanced dielectric and subsurface rough scattering hypotheses in order to constrain the materials present in the subsurface. We also propose to use subsurface interferometric clutter discrimination [Scanlan et al., 2020, Annals of Glaciology] on Multifrequency Airborne Radar-sounder for Full-phase Assessment (MARFA) data to map the coastline of the supposed paleolake. Combining dielectric and subsurface topographic information with modeling of the thermophysical evolution of the lake over interglacial cycles could reveal the history of the formation of the structure. Preliminary work on the new radar data analysis is presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 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 ».