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Enregistrement W4360994469 · doi:10.1093/pnasnexus/pgad103

The potential for stabilizing Amundsen Sea glaciers via underwater curtains

2023· article· en· W4360994469 sur OpenAlexaff
Michael Wolovick, John C. Moore, Bowie Keefer

Notice bibliographique

RevuePNAS Nexus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierUnderwaterGeologyOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid sea level rise due to an ice sheet collapse has the potential to be extremely damaging the coastal communities and infrastructure. Blocking deep warm water with thin flexible buoyant underwater curtains may reduce melting of buttressing ice shelves and thereby slow the rate of sea level rise. Here, we use new multibeam bathymetric datasets, combined with a cost-benefit model, to evaluate potential curtain routes in the Amundsen Sea. We organize potential curtain routes along a "difficulty ladder" representing an implementation pathway that might be followed as technological capabilities improve. The first curtain blocks a single narrow (5 km) submarine choke point that represents the primary warm water inflow route towards western Thwaites Glacier, the most vulnerable part of the most vulnerable glacier in Antarctica. Later curtains cross larger and deeper swaths of seabed, thus increasing their cost, while also protecting more of the ice sheet, increasing their benefit. In our simple cost-benefit analysis, all of the curtain routes achieve their peak value at target blocking depths between 500 and 550 m. The favorable cost-benefit ratios of these curtain routes, along with the trans-generational and societal equity of preserving the ice sheets near their present state, argue for increased research into buoyant curtains as a means of ice sheet preservation, including high-resolution fluid-structural and oceanographic modeling of deep water flow over and through the curtains, and coupled ice-ocean modeling of the dynamic response of the ice sheet.

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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,735

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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