Firn Pack Changes on White Glacier, Axel Heiberg Island, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
The near-surface processes and variability within the firn pack of Arctic glaciers are a significant source of uncertainty in estimating future glacier responses to climate warming. This study provides the first characterization of the firn pack of White Glacier, Axel Heiberg Island, Nunavut, and an analysis of recent firn pack changes (2013-2019). Utilizing ground penetrating radar (GPR) surveys the firn pack thickness, extent, and associated topographic controls on firn distribution were determined. Two methods of GPR analysis were tested in this study. The first followed the traditional approach of conducting visual interpretation of radargrams to identify zones of backscatter associated with firn. The second is a proposed new methodology that uses average backscatter values from each radar return as a proxy indicator of firn presence in the subsurface. The results of these two approaches showed that the firn pack on White Glacier has reduced in extent, and reductions in average backscatter values suggest that the density of the firn has increased in the near surface. Overall, the long-term firn area decreased in extent by 3.96 km2 (10% of the total glacier area) between 2013 and 2018. Rates of surface lowering were determined using dual-frequency GPS surveys. For spring 2018 to spring 2019 the rate was -0.165 ± 0.29 m a-1 in the accumulation area, likely driven by the near surface densification. The potential for average backscatter values to provide information about near surface snow water equivalence is also explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».