The glaciers of the Dolomites: the last 40 years of melting
Notice bibliographique
Résumé
Small Alpine glaciers located below the regional equilibrium line altitude are experiencing considerable ice loss and are expected to fragment into smaller glacial bodies and eventually disappear. Monitoring such glaciers by satellite remote sensing is often challenging because their size and surrounding topography are incompatible with the current spatial resolution of non-commercial satellites. The Italian Dolomites (southeastern Alps) are a region clearly illustrating such challenges and where no long-term glacier mass balance data are available. This renowned Alpine sector hosted tens of glaciers up until a few decades ago, with now only 12 remaining. This study presents a multi-decadal (1980s–2023) estimation of surface elevation change and geodetic mass balance of the current mountain glaciers present in the area. Calculations are based on geodetic data: high resolution and accuracy are obtained with uncrewed aerial vehicle (UAV), structure from motion (SfM), and airborne light detection and ranging (lidar) methods, from 2010 to 2023. SfM on historical aerial imagery is used for previous decades. We found an average cumulative surface elevation change of -28.7±2.6 m from 1980s to 2023, 33 % of which occurred between 2010–2023. The average geodetic mass balance rate for the whole period is -0.64±0.06 mw.e.yr-1 (water equivalent), varies widely among sites, and is less negative than the Alpine reference glaciers' mass balance. Regionally, 66 % of the volume loss is related to the Marmolada glacier alone. Losses of ice mass and area show that the Dolomites are rapidly losing their glaciers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».