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Enregistrement W4407981482 · doi:10.5194/tc-19-919-2025

A history-matching analysis of the Antarctic Ice Sheet since the Last Interglacial – Part 1: Ice sheet evolution

2025· article· en· W4407981482 sur OpenAlexaff
Benoit S. Lecavalier, Lev Tarasov

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésIce sheetInterglacialGeologyAntarctic ice sheetIce-sheet modelOceanographyIce shelfClimatologyGlacial periodPaleontologyPhysical geographySea iceCryosphereGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we present the evolution of the Antarctic Ice Sheet (AIS) since the Last Interglacial. This is achieved by means of a history-matching analysis where a newly updated observational database (AntICE2) is used to constrain a large ensemble of 9293 model simulations. The Glacial Systems Model (GSM) configured with 38 ensemble parameters was history-matched against observations of past ice extent, past ice thickness, past sea level, ice core borehole temperature profiles, present-day uplift rates, and present-day ice sheet geometry and surface velocity. Successive ensembles were used to train Bayesian artificial neural network emulators. The parameter space was efficiently explored to identify the most relevant portions of the parameter space through Markov chain Monte Carlo sampling with the emulators. The history matching ruled out model simulations which were inconsistent with the observational-constraint database. During the Last Interglacial (LIG), the AIS yielded several metres equivalent sea level (m e.s.l.) of grounded ice volume deficit relative to the present, with sub-surface ocean warming during this period being the key uncertainty. At the global Last Glacial Maximum (LGM), the best-fitting sub-ensemble of AIS simulations reached an excess grounded ice volume relative to the present of 9.2 to 26.5 m e.s.l. Considering the data do not rule out simulations with an LGM grounded ice volume >20 m e.s.l. with respect to the present, the AIS volume at the LGM can partly explain the missing-ice problem and help close the LGM sea-level budget. Moreover, during the deglaciation, the state space estimation of the AIS based on the GSM and near-field observational constraints allows only a negligible Antarctic Meltwater Pulse 1a contribution (−0.2 to 0.3 m e.s.l.).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,212
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 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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