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Enregistrement W1994430138 · doi:10.1029/2006jf000696

Time‐dependent morphology of thaw lakes and taliks in deep and shallow ground ice

2008· article· en· W1994430138 sur OpenAlexaffabout
J. Jason West, Leendert Plug

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPermafrostSea iceGeomorphologyArcticOceanographyIce divideDrift iceShelf iceArctic ice packAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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 candidatesCharge 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations142
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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