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Enregistrement W4392758973 · doi:10.5194/egusphere-egu24-12833

Western North American and Switzerland glaciers experience unprecedented mass loss over the last three years

2024· preprint· en· W4392758973 sur OpenAlexaff
Brian Menounos, Matthias Huss, Shawn J. Marshall, M Ednie, Caitlyn Florentine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaEnvironment and Climate Change CanadaGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierPhysical geographyGeographyPolitical scienceClimatologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glaciers in western North America (WNA) and Switzerland represent important sources of freshwater, especially during times of drought. We employ extensive airborne laser altimetry campaigns in WNA coupled with in-situ surface mass balance measurements for both regions to quantify recent mass change. Over the last three years glaciers within these regions respectively lost mass at rates of -22.8±7.4 and -1.7±0.3 Gt yr-1 which, for both regions, represents an approximate twofold increase in mass loss compared to the period 2010-2020. Based on the estimated glacier volume in the year 2020, total volume change in these regions was depleted by 9% (WNA) and 10% (Switzerland) over the last three years. The year 2023 represents the year of greatest common mass loss for both regions where glaciers in both WNA and Switzerland respectively lost -37.1±10.4 and -1.8±0.3 Gt yr-1. Meteorological conditions that favored high rates of mass loss included low winter snow accumulation, early-season heat waves, and prolonged warm, dry conditions. Loss of firn, high transient snow lines, and potential impurity loading due to wildfires (WNA) or Saharan dust (Switzerland) darkened glaciers and thereby accelerated melt via an increase in absorbed shortwave radiation available for melt. This ice-albedo feedback will lead to continued accelerated loss unless recently exposed dark firn and ice at high elevation can be buried by subsequent snowfall. Rates of mass loss for the years 2021-2023 exceed even those projected for unabated global emissions though the twenty-first century, signaling the need to rapidly mitigate greenhouse gas emissions if glaciers in both regions are to survive.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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