Revised Estimates of Recent Mass Loss Rates for Penny Ice Cap, Baffin Island, Based on Elevation Changes Modified for Firn Densification
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
In this study, we update NASA Airborne Topographic Mapper (ATM) altimetry elevation changes across Penny Ice Cap (Baffin Island, Canada) to assess total changes in ice mass from 2005-2014, relative to 1995-2000. We use the ATM L1B elevation dataset from which we extract the elevation every 10 m along a line of best fit for the 2005, 2013 and 2014 data sets. The changes in elevation (dh/dt) between 2005-2013 and 2013-2014 are calculated, then extrapolated to the entire ice cap using least-squares linear regression of dh/dt against the altimetry elevation. Dual-frequency GPS measurements and temporal changes in ice core density profiles are used to calculate firn densification and ice dynamics to isolate the component of elevation change due to surface mass balance. A Trimble R7 dGPS receiver is used with a minimum 20 minute occupation time per stake (accuracy: ± 0.09 m horizontally and ± 0.10 m vertically). We use data from ice or firn cores collected in 1995, 2010 and 2013 near the summit of the ice cap. The densification rate is calculated from the change in thickness of near-surface firn layers down to a depth equivalent to 5 m w.e. Envisat satellite imagery and ground-penetrating radar data are used to delineate the areas impacted by firn densification. These data are compared to annual in situ mass balance data collected between 2006-2014 at stakes along three survey lines during spring (~April), totalling 140 measurements at elevations ranging from 71-1822 m a.s.l.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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