Quantifying the uncertainty in the Eurasian ice-sheet geometry at the Penultimate Glacial Maximum (Marine Isotope Stage 6)
Notice bibliographique
Résumé
The North Sea Last Interglacial sea level is sensitive to the fingerprint of mass loss from polar ice sheets. However, the signal is complicated by the influence of glacial isostatic adjustment driven by Penultimate Glacial Period ice-sheet changes, and yet these ice-sheet geometries remain significantly uncertain. Here, we produce new reconstructions of the Eurasian ice sheet during the Penultimate Glacial Maximum (PGM) by employing large ensemble experiments from a simple ice-sheet model that depends solely on basal shear stress, ice extent, and topography. To explore the range of uncertainty in possible ice geometries, we use a parameterised shear-stress map as input that has been developed to incorporate bedrock characteristics and the influence of ice-sheet basal processes. We perform Bayesian uncertainty quantification, utilising Gaussian process emulation, to calibrate against global ice-sheet reconstructions of the Last Deglaciation and rule out combinations of input parameters that produce unrealistic ice sheets. The refined parameter space is then applied to the PGM to create an ensemble of constrained 3D Eurasian ice-sheet geometries. Our reconstructed PGM Eurasian ice-sheet volume is 48±8 m sea-level equivalent (SLE). We find that the Barents–Kara Sea region displays both the largest mean volume and volume uncertainty of 24±8 m SLE while the British–Irish sector volume of 1.7±0.2 m SLE is the smallest. Our new workflow may be applied to other locations and periods where ice-sheet histories have limited empirical data.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».