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Enregistrement W4404691701 · doi:10.1029/2024gl111242

Heat Fluxes in a Glacial Fjord: The Role of Buoyancy‐Driven Circulation and Offshore Forcing

2024· article· en· W4404691701 sur OpenAlexafffund
Jérémie Bonneau, B. Laval, Derek Mueller, Andrew K. Hamilton, Yulia K. Antropova

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCarleton UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaKillam TrustsPolar Knowledge CanadaCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésFjordBuoyancyGeologyForcing (mathematics)Submarine pipelineGlacial periodCirculation (fluid dynamics)OceanographyClimatologyGeomorphologyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ocean supplies large quantities of thermal energy to tidewater glaciers, but the mechanisms behind the heat delivery are not fully understood. To examine heat flux dynamics in glacial fjords, we run an 8‐year realistic numerical simulation of Milne Fiord, validated with observations. We leverage the duration and spatial resolution of the simulation to calculate ice melt, offshore density variations, average fjord temperature, and heat fluxes at different locations along‐fjord. Correlations between these quantities reveal that heat fluxes near the grounding line (<5 km) are linked to buoyancy‐driven circulation while offshore forcing is linked to heat fluxes along the remainder of the fjord. Comparison to a simulation with constant offshore boundary conditions reveals that offshore forcing enhances the exchange between the coastal shelf and the fjord, increasing glacier melt rates by 18%. Including offshore forcing into numerical and box models of glacial fjords is essential for accurate melting predictions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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