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Enregistrement W4390841712 · doi:10.22541/essoar.170516079.93049188/v1

Ice Flow Speed Variability of the Vaughn Lewis Icefall, SE Alaska, From Tiltmeters

2024· preprint· en· W4390841712 sur OpenAlexaff
Sicely V Sohn, Galina Jonat, Juliana Souza‐Kasprzyk, Anne F Yoland, Emma Spezia, Keeya Beausoleil, K. L. Riverman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGlacierElevation (ballistics)TiltmeterClimatologyIce streamBedrockGeodesyMeteorologyGeomorphologyCryosphereSea iceAmplitudeGeographyGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Icefalls are steep ice flow features that form over steps in bedrock elevation. With their high driving stresses, icefalls have long been assumed to have a constant ice flowspeed. This assumption has not been thoroughly tested as methods using satellite feature tracking rapidly loose coherence and long-term GPS installations on the ground are unlikely to be retrievable. In this study, we test the hypothesis that the Vaughan Lewis Icefall in Southeast Alaska experiences daily velocity variations with daily variations in subglacial hydrology. Using high resolution tiltmeters, we observe change in ice surface tilt across eight days at two sites near the glacier centerline. We find daily variation in ice surface tilt, suggesting there are variations in daily ice flowspeed velocity. A weak and lagged correlation with air temperature suggests that velocity variations may be due to daily variations in subglacial hydrology. Future modeling efforts focused on describing ice flow over icefalls should consider adding daily or seasonal velocity variations. These results additionally have implications for theoretical models of ogive formation, which could result from seasonal flow speed variations across icefalls.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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