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Enregistrement W4398781976 · doi:10.1029/2023gl107386

Reconstructing Glacier Surge Kinematics Using a Numerical Ice‐Flow Model Applied to the Dusty Glacier, St. Elias Mountains, Canada

2024· article· en· W4398781976 sur OpenAlexaffabout
Erik Young, Gwenn E. Flowers, Hester Jiskoot, H. Daniel Gibson

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurgeGlacierGeologyIce streamGlacier ice accumulationKinematicsTidewater glacier cycleGeomorphologyGeodesyOceanographyCryosphereSea icePhysicsIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Long‐term records of the flow patterns and dynamics of surge‐type glaciers improve our understanding of their underlying dynamic processes, and are critical to better resolve their contribution to a changing cryosphere. We adapt a modeling approach designed to emulate glacier surging and fold kinematics using the full Stokes ice‐flow model Elmer/Ice to simulate surging of the Dusty Glacier, located in the St. Elias Mountains, Canada. We combine distributed mass‐balance and numerical ice‐flow models to reconstruct the fold kinematics of the 2001–2003 surge of the Dusty Glacier by comparing model results to Landsat‐7 and Sentinel‐2 imagery, and assess the sensitivity of centennial‐scale modeled glacier structure to different mass balance and sliding parameterizations. This study demonstrates the feasibility of using the approach to reconstruct the surface structure kinematics of a surge‐type glacier in nature, highlighting its potential application to other surge‐type glaciers and regions.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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