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Enregistrement W4408424502 · doi:10.5194/egusphere-egu25-4710

Solid Earth deformation in Greenland observed by the Greenland’s GNSS Network

2025· preprint· en· W4408424502 sur OpenAlexaboutno aff
Danjal Berg, Shfaqat Abbas Khan, Rebekka Steffen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGNSS applicationsGreenland ice sheetGeodesyGeologyOceanographyTelecommunicationsGlobal Positioning SystemComputer scienceIce sheet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Greenland ice sheet has lost significant mass over the past two decades. More than 58 permanent Global Navigation Satellite System (GNSS) stations on bedrock, which are part of Greenland’s GNSS Network (GNET), measure the deformation continuously. The solid Earth displacement processes are two-fold: an instantaneous elastic deformation and a slow viscoelastic deformation, which can be attributed to glacial isostatic adjustment (GIA). We have gained new insight into both vertical and horizontal land movement by removing the elastic deformation with high-resolution mass change grids.By including mass change from Greenland and Arctic Canada peripheral glaciers, our estimates for the vertical GNSS velocities align with GIA models, though significant regional discrepancies remain. For the horizontal GNSS velocity component, new Euler poles describing the North American plate where fitted, which is the majority of the horizontal observed GNSS velocity. We compared our inferred horizontal GIA deformation with 26 1D GIA models. We discovered a significant inward contraction field in South Greenland, originating from the Laurentide ice sheet that the GIA models cannot capture. A complete North, East, and Up inferred GIA velocity field for Greenland can be used as a constraint for both GIA models and to target stations with abnormal behaviour where mass change estimates should be improved.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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