MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415949099 · doi:10.5194/tc-19-5403-2025

Modelling the impacts of historical and future extreme precipitation days on seasonal surface mass balance in the Eastern Canadian Arctic and Greenland

2025· article· en· W4415949099 sur OpenAlexafffundabout
Nicole Loeb, Alex Crawford, Brice Noël, Julienne Strœve

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesHorizon 2020Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrecipitationGreenland ice sheetArcticIce sheetArctic ice packSea iceClimate changeClimate model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land ice in the Arctic is losing mass as temperatures increase, contributing to global sea level rise. While this loss is largely driven by melt induced by atmospheric warming, precipitation can alter the rate at which loss occurs depending on its intensity and phase. Case studies have illustrated varied potential impacts of extreme precipitation events on the surface mass balance (SMB) of land ice, but the importance of extreme precipitation to seasonal SMB has not been investigated. In this study, simulations from the Regional Atmospheric Climate Model (RACMO) and Variable-Resolution Community Earth System Model (VR-CESM) are explored over historical (1980–1998) and future (2080–2098, SSP5-8.5) periods to reconstruct and further project seasonal SMB for the Greenland Ice Sheet and ice caps of the Eastern Canadian Arctic. Historically, extreme precipitation days consistently had higher SMB than non-extreme precipitation days throughout the study area in both the cold season (DJFM) and warm season (JJAS). In future simulations, this relationship persists for the cold season. However, for the warm season, projections indicate a shift towards less positive and more variable SMB responses to extreme precipitation days in the future, accounting for a larger portion of cumulative seasonal positive and negative SMB. Mass loss during extreme precipitation days becomes more common, particularly in SW Greenland and Baffin Island. This likely occurs in part because of a shift toward more rainfall during extreme precipitation events. In other words, in a strong warming scenario, extreme warm season precipitation may no longer reliably yield mass gain for the Greenland Ice Sheet and surrounding ice caps.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue˜The œcryosphereMême sujetArctic and Antarctic ice dynamicsTravaux en français237 207