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Enregistrement W4375954632 · doi:10.1038/s41467-023-38139-8

Crystal orientation fabric anisotropy causes directional hardening of the Northeast Greenland Ice Stream

2023· article· en· W4375954632 sur OpenAlexafffund
Tamara Annina Gerber, David A. Lilien, Nicholas Rathmann, Steven Franke, Tun Jan Young, Fernando Valero-Delgado, M. Reza Ershadi, Reinhard Drews, Ole Zeising, Angelika Humbert, Nicolas Stoll, Ilka Weikusat, Aslak Grinsted, Christine S. Hvidberg, Daniela Jansen, Heinrich Miller, Veit Helm, Daniel Steinhage, Charles O’Neill, John Paden, Siva Prasad Gogineni, Dorthe Dahl‐Jensen, Olaf Eisen

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenNational Institute of Polar ResearchUniversitetet i BergenInstitut Polaire Français Paul Emile VictorBeijing Normal UniversityUniversity of AlabamaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftTrond Mohn stiftelseVillum FondenChinese Academy of SciencesDeutscher Akademischer AustauschdienstA.P. Møller og Hustru Chastine Mc-Kinney Møllers Fond til almene FormaalNational Science Foundation
Mots-clésAnisotropyGeologyIce streamIce sheetIsotropyIce crystalsShear (geology)GeomorphologyMineralogySea icePetrologyMeteorologyCryosphereOpticsClimatologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic mass loss of ice sheets constitutes one of the biggest uncertainties in projections of ice-sheet evolution. One central, understudied aspect of ice flow is how the bulk orientation of the crystal orientation fabric translates to the mechanical anisotropy of ice. Here we show the spatial distribution of the depth-averaged horizontal anisotropy and corresponding directional flow-enhancement factors covering a large area of the Northeast Greenland Ice Stream onset. Our results are based on airborne and ground-based radar surveys, ice-core observations, and numerical ice-flow modelling. They show a strong spatial variability of the horizontal anisotropy and a rapid crystal reorganisation on the order of hundreds of years coinciding with the ice-stream geometry. Compared to isotropic ice, parts of the ice stream are found to be more than one order of magnitude harder for along-flow extension/compression while the shear margins are potentially softened by a factor of two for horizontal-shear deformation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations44
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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