Time‐dependent morphology of thaw lakes and taliks in deep and shallow ground ice
Notice bibliographique
Résumé
The shape and depth of thaw lake basins depends on lake age, on whether the talik (thaw bulb) is at steady state, and on the distribution of ice in the ground. To investigate implications of this broad hypothesis, we use a numerical model of conductive heat transfer, phase change, and thaw subsidence of ice‐rich sediment beneath a lake in cross section. For ground thermal properties with lake temperatures and dimensions consistent with measurements, modeled talik depth approximately increases with except in lakes in deep ground ice which deepen more rapidly because of consolidation on thawing. In deep ground ice environments, basins achieve depths of ≈20 m in ≈5 ka. Expanding lakes with disequilibrium taliks have deep basins with broad, 100+ m wide, inclined margins. In shallow ground ice settings (either original epigenetic ice or in permafrost that has reformed in drained basins), lakes are <3 m deep and flat bottomed. Unaffected by preexisting topography and ground ice variations, first‐generation lakes in deep ground ice are rounder and grow larger in area than later‐generation lakes. These predictions are consistent with GPS, sonar, and remote sensing measurements of bathymetry and plan view shape of first‐ and later‐generation lakes in substrates with deep syngenetic ground ice (Pleistocene loess, northern Seward Peninsula, Alaska) and shallow epigenetic ice (Yukon Arctic coastal plain).
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».