Deliverable 3.2: Roadmap for an Optimal Sensor Network for Monitoring EAVs for Land Ice
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is undergoing rapid changes due to climate warming, with significant impacts on land ice, including glaciers and ice caps. The Greenland Ice Sheet (GrIS) has lost about twice as much mass as the Antarctic Ice Sheet between 2003 and 2019. Glaciers and Ice Caps (GICs) in the Arctic, i.e., Alaska, the Canadian Arctic Archipelago, Iceland, Svalbard, Russian Arctic, and peripheral GICs in Greenland were responsible for approximately 71% of the global GIC mass loss during the same period. Due to these processes, Arctic land ice loss is currently a major contributor to global sea level rise, which has profound and long-lasting impacts on the Earth system, e.g. the local but also global ocean circulation, and world-wide coastal communities. Monitoring Arctic land ice is therefore critical for understanding sea-level rise, freshwater input to the ocean, and regional climate feedback. Arctic PASSION will address the urgent need for coordinated and accessible Earth observation and information services for the Arctic region and to co-create a coherent, integrated pan-Arctic Observing System of Systems (pan-AOSS). At the University of Bristol, we focus on Arctic land ice and created this roadmap to outline a comprehensive, integrated strategy for Arctic land-ice-related EAV/SAVs monitoring, leveraging satellite remote sensing, in-situ measurements, and reanalysis products within the broader Arctic Observing System (AOS). The objectives of this roadmap are to provide a better monitoring network and strategy for quantifying EAVs for Arctic land ice - specifically changes in Arctic land ice mass and volume, determining contributions to global sea-level rise, monitoring seasonal and interannual variabilities in ice dynamics, improving model predictions of future land-ice change, and eventually supporting climate services, policy, and adaptation planning. This roadmap is built upon the work conducted within the AP project, focusing on Arctic marine-terminating glaciers monitoring, which has led to two peer-reviewed publications in Earth System Science Data (Li et al., 2024) and Nature Communications (Li et al., 2025).
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,098 | 0,090 |
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 ».