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Record W7066059710

Ice Dynamics of Union glacier (Antarctica) by means of SAR data

2018· dissertation· pt· W7066059710 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typedissertation
Languagept
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicCryospheric studies and observations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLithologyGeopotentialNova scotia
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

É previsto que o manto de gelo da Antártica seja o principal contribuinte para o aumento do nível do mar durante o século XXI. Portanto, o monitoramento da dinâmica do gelo de suas geleiras de descarga é de grande importância para estimar futuras previsões do aumento do nível do mar. Usando técnicas de sensoriamento remoto, combinadas com medições de campo é possível obter uma boa aproximação de sua dinâmica e esta informação ser utilizada como entrada para modelagem glacial. A Geleira Union é uma das principais geleiras de descarga da cadeia de montanhas Ellsworth, Antártica Ocidental, e sua massa de gelo alimenta a plataforma de gelo de Ronne-Filchner. A Geleira Union apresenta sua linha de encalhe abaixo do nível do mar e com um perfil topográfico invertido, caracterizando-a sensível às futuras mudanças na estabilidade da Plataforma de Gelo de Ronne-Filchner. Velocidades de fluxo superficial foram calculadas a partir de imagens SAR Stripmap HIMAGE COSMO-SkyMed do verão austral de 2011-2012 aplicando-se a técnica de offset tracking. Os resultados foram comparados com dados de campo obtidos com GPS diferencial. Foi estimada uma velocidade média de 0.043 (0.0393 SD) m d−1 para o vale principal, com valores máximo de 0.325m d−1 . Um modelo de espessura do gelo foi proposto com base na teoria de fluxo laminar utilizando-se a velocidade superficial combinada com valores de inclinação do terreno, derivada do modelo de elevação TanDEM-X. A espessura do gelo modelada foi comparada com 4107 pontos de radar de penetração de solo (GPR) e apresentou concordância com um desvio médio absoluto de 21.28%. Por fim, taxas de deformação do gelo foram calculadas e relacionadas às características superficiais, e.g. fendas, visíveis em imagens COSMO-SkyMed Spotlight-2 de altíssima resolução. As magnitudes das taxa de deformação podem ser associadas e explicar o ciclo de abertura e fechamento das fendas. Obteve-se magnitudes máximas de −0.078 a−1 e 0.039 a−1 para as forças de tensão de compressão e de extensão, respectivamente.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
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