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Enregistrement W2029654989 · doi:10.1080/10889370009377698

The circumpolar active layer monitoring (calm) program: Research designs and initial results

2000· article· en· W2029654989 sur OpenAlexaboutno aff
Jerry Brown, Kenneth M. Hinkel, Frederick E. Nelson

Notice bibliographique

RevuePolar Geography · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostActive layerCircumpolar starClimatologyThermokarstNorthern HemisphereEnvironmental scienceLatitudeAtmospheric sciencesGeologyOceanographyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Circumpolar Active Layer Monitoring (CALM) program, designed to observe the response of the active layer and near‐surface permafrost to climate change, currently incorporates more than 100 sites involving 15 investigating countries in both hemispheres. In general, the active layer responds consistently to forcing by air temperature on an interannual basis. The relatively few long‐term data sets available from northern high‐latitude sites demonstrate substantial interannual and interdecadal fluctuations. Increased thaw penetration, thaw subsidence, and development of thermokarst are observed at some sites, indicating degradation of warmer permafrost. During the mid‐ to late‐1990s, sites in Alaska and northwestern Canada experienced maximum thaw depth in 1998 and a minimum in 2000; these values are consistent with the warmest and coolest summers. The CALM network is part of the World Meteorological Organization's (WMO) Global Terrestrial Network for Permafrost (GTN‐P). GTN‐P observations consist of both the active layer measurements and the permafrost thermal state measured in boreholes. The CALM program requires additional multi‐decadal observations. Sites in the Antarctic and elsewhere in the Southern Hemisphere are presently being added to the bipolar network.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations526
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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