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Enregistrement W4415778988 · doi:10.1017/jog.2025.10092

Ice sheet mass flow and balance with constituent terms 2010–19

2025· article· en· W4415778988 sur OpenAlexaff
Kenneth D. Mankoff, Chad A. Greene, Alex Gardner, Benjamin Davison, Désirée Treichler, William Kochtitzky, Brice Van Liefferinge, Chang‐Qing Ke, Thorben Döhne, Robert S. Fausto, Damien Ringeisen

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaciology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésIce streamIce sheetIce-sheet modelGreenland ice sheetFuture sea levelAntarctic ice sheetIce shelfAntarctic sea iceSea iceCryosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ice sheet mass loss is typically provided for grounded ice, because changes in floating ice are more difficult to measure and contribute minimally to sea level rise. However, gross freshwater mass flow rate across ice sheet boundaries, including floating ice, is a better metric of ice sheet health. Here, we present total mass flows across ice sheet boundaries for both the Greenlandic and Antarctic ice sheets and their peripheral glaciers from 2010 through 2019. In addition to total mass flow, we provide constituent terms and gross rather than net values, including components that combine to provide surface mass balance. Ice mass loss in Greenland is 330 $\pm$ 50 Gt yr -1 which is $\sim$ 30% larger than the 255 $\pm$ 40 Gt yr -1 grounded ice mass loss estimates that neglect floating ice changes. Ice mass loss in Antarctica is 450 $\pm$ 270 Gt yr -1 which is $\sim$ 2.4x the 190 $\pm$ 115 Gt yr -1 grounded ice mass loss estimates. Freshwater mass flow rate from Greenland is $\sim$ 1065 $\pm$ 120 Gt yr -1 or $\sim$ 3x mass loss ( $\sim$ 4x grounded mass loss), and from Antarctica is $\sim$ 3110 $\pm$ 1515 Gt yr -1 , or $\sim$ 7x mass loss ( $\sim$ 16x grounded mass loss).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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