Early Results from KANG-GLAC: A Project to Understand Holocene Ice Sheet-Ocean Interaction and Marine Productivity in SE Greenland
Notice bibliographique
Résumé
So far, melting of the Greenland Ice Sheet (GrIS) has been the biggest contributor from the Earth’s cryosphere to global sea-level rise. Major uncertainties remain about how oceanic heat is transported across the shelf and through the fjords to the faces of marine-terminating glaciers, and how this affects rates of ice melt and calving. In turn, the increasing supply of meltwater and nutrients to the ocean around Greenland is impacting marine ecosystems as primary productivity rises, subsequently increasing the potential for carbon to be buried as “blue carbon” in Greenland’s fjords as warming continues. In July-August 2024, the UK-funded KANG-GLAC project completed a 40-day multidisciplinary research cruise to SE Greenland where the 40-strong scientific party made a suite of integrated geological, ocean and biological observations. The main aims of the project are two-fold. First, it aims to better understand how marine-terminating glaciers respond to oceanic heat on longer timescales (decades to centuries) by reconstructing glacier and ice-sheet behaviour during the Holocene and in particular during the climatic warm period of the Holocene Thermal Maximum. Second, the project will quantify nutrient cycling in the water column and uppermost seafloor sediments in order to improve our knowledge of marine ecosystem response to meltwater supply from the GrIS. The cruise on the UK’s premier polar research vessel, the RRS Sir David Attenborough, is the start of a 3.5 year project. Here, we will present an overview of our field observations in this past-to-future project and outline the plans for future data-driven modelling of the Greenland Ice Sheet.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».