MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6939678415 · doi:10.6084/m9.figshare.25567059.v1

Summer snowline altitude gradients in Western Norway are influenced by maritime climate

2024· article· en· W6939678415 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnow lineSnowAltitude (triangle)GlacierClimate changeAlbedo (alchemy)Snow field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mountain snowline dynamics are relatively underreported with few studies exploring spatial snowline dynamics. Whilst clear regional-scale relationships between snowline location and temperature exist in European mountains, recent research at higher latitudes reports no response to climate change. In maritime mountains, snowlines occupy complex environmental gradients. Using timeseries of satellite data from Landsat missions 5–8 (151 images between 1984 and 2021), we explored sub-regional summer snowline dynamics across the maritime-continental climate gradient in the Western Norwegian mountains. We characterize spatio-temporal snowline altitude dynamics and investigate the climate factors altering snowline patterns. Summer snowline altitudes were found to increase inland at around double the rate of the 0°C summer isotherm. Data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) land component of the fifth generation of European Reanalysis (ERA5-Land), showed a potential ‘maritime-mountain’ effect with coastal orographic snowfall and cloud cover-induced surface solar downwelling radiation amplifying maritime-continental snowline altitude gradients alongside surface atmospheric temperature. This was replicated in the Canadian Rocky Mountains. Between 1984 and 2021, we found spatial summer snowline gradients in Norway decreased and propose multiple climate forcings are responsible, potentially masking links between snowlines and climate change. Although non-significant, the data also suggest regional summer snowline altitudes increased. This study demonstrates the complex spatial heterogeneity in snow-climate relationships and highlights how long-term snow dynamics can be queried using fine-grain (Landsat) resolution satellite data. We share our approach through a Google Earth Engine web-app that rapidly executes spatial snowline analyses for global mountain regions via a graphical user interface.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,222 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetCryospheric studies and observations→Travaux en français237 207→