Decades of supraglacial hydrological network evolution on Ellesmere Island’s glaciers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past two decades, the Canadian Arctic Archipelago has undergone significant glacier mass loss, driven primarily by surface melt. This study presents a detailed analysis of supraglacial drainage evolution along Ellesmere Island’s ∼830 km latitudinal extent using satellite imagery, historical aerial photographs and DEMs from 1959 to 2020. Analysis of five glaciers shows that drainage density ( D d ) has increased over time, driven by the expansion of perennial rivers, especially at higher elevations. Far northern glaciers exhibit stable, well-developed drainage systems, while southern glaciers show a relatively greater increase in canyon development since 1959. Cold surface ice in the north supports higher D d , while southern glaciers with extensive sinks (moulins and large crevasses) exhibit stronger surface-to-bed connectivity. Despite increased channelization, sinuosity changes remain statistically insignificant, reflecting dynamic canyon behavior governed by surface slope and meltwater discharge. Results align with modeled increases in melt, especially on southern glaciers where supraglacial systems have expanded most rapidly. Continued equilibrium line altitude rise under future warming is expected to intensify melt and result in the expansion of supraglacial drainage systems up-glacier, particularly for glaciers with large amounts of ice at mid-elevation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».