Glaciers outside Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Glaciers and ice caps in Arctic Canada are continuing to lose mass at a rate that has been increasing since 1987, reflecting a trend towards warmer summer air temperatures and longer melt seasons. Ice shelf breakup is another consequence of this trend. Shrinkage of mountain glaciers and ice caps is one of the major causes of global sea level change (Meier et al., 2007). The area of mountain glaciers and ice caps in the Arctic is over 400,000 km2 – nearly half the global total – and these glaciers were responsible for 50-60 % of the sea level rise attributed to wastage of glaciers and ice caps between 1961 and 2004 (Kaser et al., 2006). The health of glaciers is measured using their annual mass balance – the difference between the amount of mass added to them each year by snowfall, and the amount removed by surface melting and meltwater runoff, and by calving of icebergs. Much of the high Arctic is very dry, with little inter-annual variability in annual snowfall. In these regions, year-to-year variability in mass balance arises mainly from changes in summer temperatures and surface melt rates. In more maritime regions like Alaska, Iceland, and Svalbard, snowfall is higher and more variable, so mass balance variability reflects both summer and winter conditions. In most regions, flow
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».