The SUMup collaborative database: Surface mass balance, subsurface temperature and density measurements from the Greenland and Antarctic ice sheets (2025 release)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The SUMup database is a compilation of surface mass balance (SMB), subsurface temperature and density measurements from the Greenland and Antarctic ice sheets. This 2025 release contains 7 795 894 data points: 2 738 170 SMB measurements, 2 866 260 density measurements and 2 191 464 subsurface temperature measurements. This is respectively +160 505 and +292 056 observations of density and temperature compared to the 2024 release. Despite many additions of SMB data, there are 119 086 fewer SMB measurements than in 2024 due to the removal of some radar data with quality issues. Note that the accumulated SMB is given, not accumulation rates. The data files are provided in both CSV and NetCDF format and contain, for each measurement: latitude, longitude, elevation, timestamp, method, reference of the data source (as bibtex key and as short/long string) and, when applicable, the name of the measurement group it belongs to (e.g. core name for SMB, profile name for density, station name for temperature). Data users are asked to cite all the original data sources that are being used and a bibtex bibliography is provided to facilitate this. Issues about this release as well as suggestions of datasets to be added in next releases can be done on a dedicated user forum: https://github.com/SUMup-database/SUMup-data-suggestion/issues. We also provide example scripts to use the SUMup 2025 files (https://github.com/SUMup-database/SUMup-example-scripts) as well as the compilation scripts used to build the database (https://github.com/SUMup-database/SUMup-2025-compilation-scripts). SUMup is a community effort and help to compile and curate the database is welcome.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle