Controls on Seasonal and Multi-Year Velocity Variability of South Croker Bay Glacier, Nunavut, Canada from 2015-2020
Notice bibliographique
Résumé
Velocity records of South Croker Bay Glacier (Devon Ice Cap, Canadian Arctic) obtained from offset tracking of 11-day separated TerraSAR-X image pairs from 2015 to 2020 have captured a significant increase in both ‘winter’ (September-May) and ‘summer’ (June-August) seasons. Winter velocities have increased from 179 m a-1 in 2015 to 251 m a-1 in 2020, with the most significant change identified in 2016/17 increasing from 172 m a-1 to 239 m a-1 in 2018/19. Summer velocities have been following the same upward trend, with velocities of 299 m a-1 observed in 2015, increasing to 397 m a-1 in 2021. The highest velocities are found ~4.5 km up-glacier from the terminus where the bed lies ~50-100 m below sea level. 3D Tomography data from NASA’s Operation IceBridge is used to investigate basal topography as a spatial control on the propagation of faster glacier speeds. Supraglacial lakes are manually delineated from cloud free optical imagery (Sentinel-2 and Landsat-8/9) and are tracked based on their evolution and drainage to help determine the supra-glacial hydrology structure as well as identify when surface water drains to the bed and impacts glacier sliding rates. Sea ice concentrations, as determined from Canadian Ice Service charts at the front of South Croker Bay Glaciers, are used to determine how the observed flow rates of the glacier are linked to changing sea ice conditions. Finally, terminus positions are digitized and measured to assess how the front of the glacier has responded to the variability in ice dynamics over the observation period. Collectively, this work provides one of the most comprehensive records of motion for any glacier in the Canadian High Arctic and allows us to explore how bed topography, sea ice conditions and surface hydrology cause and control variations in flow speeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».