Ice Darkening on Turner Glacier in Auyuittuq National Park, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
The glaciers of the Canadian Arctic are currently the third largest contributor to global sea level rise due to enhanced Arctic warming driving increased glacier melt and runoff (Zemp et al., 2019). Recent modelling suggests that the glaciers of the southern Qikiqtaaluk region, specifically Baffin and Bylot Islands, are 70% more sensitive to 1°C of warming (Brice et al., 2018). However, these studies lack field-based data to contextualize the drivers of glacier change in this region. Light absorbing particles (LAPs) such as dust, ash, and algae lower the albedo of snow and ice, which is the fraction of light a surface reflects, leading to an increase in the absorption of incoming radiation (Aubry-Wake et al., 2022). On glaciers in western Canada (Engstrom et al., 2022), the European Alps (Di Mauro et al., 2020) and south-western Greenland (Cook et al., 2020), positive feedback mechanisms have been discovered where summer snow and ice melt, augmented by LAPs, leads to the localized release of nutrients in ice and the subsequent enhanced growth of algae. Preliminary remote sensing analysis revealing a dark purple hue on glaciers in the Akshayuk Pass region of Auyuittuq National Park in Baffin Island, NU indicate these processes are likely occurring. The question of how this phenomenon is impacting glacier albedo, and therefore glacier melt which has implications for mass balance and regional sea level rise in the Canadian High Arctic has yet to be answered. Field-based sampling of LAPs on Turner Glacier, characterized through light microscopy and scanning electron microscopy, combined with in-situ hyperspectral spectroradiometer measurements (320nm-1100nm) of the sampled LAPs, and fine resolution (1cm) UAV surveys of sampling sites, are integral to develop a field-calibrated remote sensing approach to monitor LAP accumulation on the glacier surface and to assess the associated melt potential.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».