Internal structure and conditions of permafrost mounds at Umiujaq in Nunavik, Canada, inferred from field investigation and electrical resistivity tomography
Notice bibliographique
Résumé
A systematic approach was used for the interpretation of the electrical resistivity tomography carried out on two permafrost mounds at Umiujaq in Nunavik, Canada, to assess their internal structure and conditions. Prior information under the form of a geocryologic model of the permafrost mounds was integrated in the inversion of the pseudo-section of apparent electrical resistivity. The geocryologic model was developed from the synthesis of previous field investigations, including shallow and deep sampling, temperature and electrical resistivity logging, and cone penetration tests performed in the permafrost mounds. Values of electrical resistivity were ascribed to the different layers making of the geocryologic model to define a synthetic resistivity model of the permafrost mounds used as a reference model to constrain the inversion. The constrained resistivity model clearly show the presence of ice-rich cores in the permafrost mounds underscored by high resistivity values in excess of 30 000 Ωm, while the unfrozen zones surrounding the permafrost mounds are characterized by resistivity values lower than 1000 Ωm. The spatial distribution of unfrozen water and ice contents in the permafrost mounds were also assessed according to empirical relationships between the electrical resistivity and water contents. The ice content is highly variable and can be as high as 80% in the ice-rich cores, while the unfrozen water content varies between 2% and 5%. The integration of prior information in the inversion process leads to a more realistic constrained resistivity model showing sharp resistivity contrasts expected at the boundaries such as the permafrost table and base.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».