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Enregistrement W7038246210

Global-scale analysis of satellite-derived debris distribution on glacier

2016· article· en· W7038246210 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTokyo Tech Research Repository (Tokyo Institute of Technology) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebrisGlacierGlacier mass balanceRock glacierGlacier morphologyAccumulation zoneClimate changeRadiometer
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In high relief mountain regions, many glaciers have supraglacial debris in their ablation area, which affects the response of these glaciers to climate change through altering ice melting rates. The thin debris accelerates ice melting and the thick one suppresses it. In order to understand the changes of glacier mass balance and runoff patterns under climate change, it is important to assess the effect of debris-cover on these glaciers. However, the assessment of the debris effect is difficult because it is difficult to measure debris thickness at large scale only from field measurements. Here, we attempted to estimate a global distribution of debris thickness on glaciers by using a thermal resistance of supraglacial debris derived from Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) satellite stereo imageries and radiometer products of Clouds and the Earth’s Radiant Energy System (CERES). The obtained distribution map covers approximately 88% of total glacier area recorded in a global glacier outline of the Randorf Glacier Inventory (RGI). Investigations on several glaciers showed that the ASTER-derived thermal resistances correlated reasonably well with ground-surveyed debris thickness. The results indicate that 11% of total global glaciers are covered by supraglacial debris cover and the regional differences in debris distribution are apparent from region to region. Debris cover is relatively thin and accelerates ice melting in western Himalaya, North America, Canada, and Scandinavia, whereas debris cover is relatively thick and inhibits ice melting in eastern Himalaya, Alps, Caucasus and Andes region.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,274 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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