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Enregistrement W7096137282

Glacier Meltwater Contributions and Glaciometeorological Regime of the Illecillewaet River Basin, British Columbia,

2012· article· en· W7096137282 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIrish and British Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierMeltwaterGlacier mass balanceSnowGlacial periodSurface runoffAccumulation zoneStreamflowGlacier morphology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study characterizes the meteorological parameters influencing glacier runoff and quantifies recent glacier contributions to streamflow in the Illecillewaet River basin, British Columbia. The Illecillewaet is a glacierized catchment that feeds the Columbia River, with terrain, glacial cover, and topographic relief that are typical of Columbia River headwaters basins in southwestern Canada. Meteorological and mass balance data collected on Illecillewaet Glacier are used to develop and constrain a distributed model for glacier melt, based on temperature and absorbed solar radiation. The melt model is applied to all of the glaciers in the Illecillewaet River basin for the summers of 2009 to 2011. Modelled glacier runoff for the three years has an average value of 112 ± 12 × 106 m3, approximately 10 % of Illecillewaet River yields for 2009 to 2011. Glaciers contributed 25 % to August flows for the three years. On average, 66 % of modelled glacial discharge is derived from the seasonal snowpack, with the remaining 34 % resulting from the melting of glacier ice and firn. For the lowest flow year in the basin, 2009, snow and ice melt from glaciers in the basin contributed 14 % and 33%, respectively; 81 % of the August glacier runoff is derived from glacier storage (ice and firn). Climate sensitivity studies for Illecillewaet Glacier indicate that the glacier mass balance is strongly influenced by summer temperature, with a net balance change of −0.6 metres of water equivalent (m w.e.) under a 1°C warming. A 30 % increase in winter precipitation is needed to offset this. Our values are initial estimates, and long-term

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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