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Enregistrement W6907166609 · doi:10.18739/a2m61br5m

The SUMup collaborative database: Surface mass balance, subsurface temperature and density measurements from the Greenland and Antarctic ice sheets (2025 release)

2025· dataset· en· W6907166609 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCalifornia Digital Library · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetCDFGreenland ice sheetScripting languageIce coreCore (optical fiber)Ice sheetData quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,116

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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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