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Enregistrement W1231636180 · doi:10.71781/13479

Impacts de l'écoulement souterrain sur la dégradation du pergélisol

2012· dissertation· fr· W1231636180 sur OpenAlexaboutno aff
Isabelle de Grandpré

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2012
Typedissertation
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGradationGeologyEnvironmental scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les changements climatiques mesurés dans le Nord-ouest canadien au cours du XXIe siècle entraînent une dégradation du pergélisol. Certaines des principales conséquences physiques sont la fonte de la glace interstitielle lors du dégel du pergélisol, l’affaissement du sol et la réorganisation des réseaux de drainage. L’effet est particulièrement marqué pour les routes bâties sur le pergélisol, où des dépressions et des fentes se créent de façon récurrente, rendant la conduite dangereuse. Des observations et mesures de terrain effectuées à Beaver Creek (Yukon) entre 2008 et 2011 ont démontré qu’un autre processus très peu étudié et quantifié dégradait le pergélisol de façon rapide, soit la chaleur transmise au pergélisol par l’écoulement souterrain. Suite aux mesures de terrain effectuées (relevé topographique, étude géotechnique du sol, détermination de la hauteur de la nappe phréatique et des chenaux d’écoulement préférentiels, température de l’eau et du sol, profondeur du pergélisol et de la couche active), des modèles de transfert de chaleur par conduction et par advection ont été produits. Les résultats démontrent que l’écoulement souterrain dans la couche active et les zones de talik contribue à la détérioration du pergélisol via différents processus de transfert de chaleur conducto-convectifs. L’écoulement souterrain devrait être pris en considération dans tous les modèles et scénarios de dégradation du pergélisol. Avec une bonne caractérisation de l’environnement, le modèle de transfert de chaleur élaboré au cours de la présente recherche est applicable dans d’autres zones de pergélisol discontinu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,158 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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