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Enregistrement W4393086302 · doi:10.1038/s43247-023-01193-7

The foundations of the Patagonian icefields

2024· article· en· W4393086302 sur OpenAlexaff
Johannes J. Fürst, David Farías-Barahona, N. Blindow, Gino Casassa, Guisella Gacitúa, Michèle Koppes, Emanuele Lodolo, Romain Millan, Masahiro Minowa, J. Mouginot, Michał Pętlicki, Eric Rignot, Andrés Rivera, Pedro Skvarca, Martin Stuefer, Shin Sugiyama, José Uribe, Rodrigo Zamora, Matthias Braun, Fabien Gillet‐Chaulet, Philipp Malz, Wolfgang Jens-Henrik Meier, Marius Schaefer

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloUniversidad de Buenos AiresAgence Nationale de la RechercheNational Aeronautics and Space AdministrationFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergEuropean CommissionAlexander von Humboldt-StiftungU.S. Air ForceDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The two vast Patagonian icefields are a global hotspot for ice-loss. However, not much is known about the total ice volume they store - let alone its spatial distribution. One reason is that the abundant record of direct thickness measurements has never been systematically exploited. Here, this record is combined with remotely-sensed information on past ice thickness mapped from glacier retreat. Both datasets are incorporated in a state-of-the-art, mass-conservation approach to produce a well-informed map of the basal topography beneath the icefields. Its major asset is the reliability increase of thicknesses values along the many marine- and lake-terminating glaciers. For these, frontal ice-discharge is notably lower than previously reported. This finding implies that direct climatic control was more influential for past ice loss. We redact a total volume for both icefields in 2000 of 5351 km 3 . Despite the wealth of observations used in this assessment, relative volume uncertainties remain elevated.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,773

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,230
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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