History Matching of the Last Glacial Cycle Model for the Icelandic and Patagonian Ice Sheets
Notice bibliographique
Résumé
To date, the Icelandic Ice Sheet (IIS) and Patagonian Ice Sheet (PIS) have been poorly understood with regard to their configuration, dynamics, and evolution during the last glacial cycle. The few glaciological modelling studies of the IIS and PIS to date have placed minimal attention on addressing model uncertainties. As such, their inferential value is poorly interpretable. To address this, we present the results of history matchings of the 3D Glacial Systems Model (GSM) against curated sets of paleo constraints for the last glacial cycle IIS and PIS. History matching identifies a set of model simulations that are not ruled out given available data constraints and robust uncertainty analysis (including both model and data uncertainties). As such, it aims to “bracket reality” as opposed to the much more difficult task of determining a meaningful most likely chronology.The GSM is a thermo-mechanically coupled glaciological model with hybrid shallow ice and shallow shelf/stream physics. The climate forcing consists of a fully coupled energy balance climate model and glacial indexed climate forcing using the results of PMIP3 (Paleo Model Intercomparison Project). Approximate 30 GSM ensemble parameters partially account for uncertainties in climate, basal drag, and marine ice processes. The GSM configuration includes fully coupled visco-elastic glacio-isostatic adjustment enabling physically self-consistent relative sealevel predictions. Our presentation focuses on bracketing chronologies for the last glacial cycle IIS and PIS as well as disentangling the relative contribution of atmospheric and marine forcings on mass loss during the deglaciation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».