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Enregistrement W2069806322 · doi:10.5194/cpd-2-1075-2006

Differences between repeated borehole temperature logs in the southern Canadian Prairies-validating borehole climatology

2006· preprint· en· W2069806322 sur OpenAlexaffabout
Jacek Majorowicz, W. Skinner, Jan Šаfanda, Will Gosnold

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBoreholeClimatologySnow coverGeologyAridForcing (mathematics)Inversion (geology)SnowEnvironmental scienceGeomorphologyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Temperature-depth (T-z) profiles from twenty-four shallow boreholes of less than 250 m in depth located in flat, semi-arid areas of the southern Canadian Prairie Provinces initially measured in the late 1980's and early 1990's and repeated between 2004 and 2006 show strong ground surface temperature (GST) warming signatures. GST changes of 0.1–0.2°C, and 0.4°C, are observed between the measurements for the shorter (decade) and longer (two decades) time spans, respectively. Borehole sites with repeated temperature logs are selected to demonstrate that multiple T-z profiles provide general agreement between GST warming and observed surface air temperature (SAT) warming measured at nearby historical climate stations. A comparison of measured changes from repeated temperature logs with those simulated from SAT forcing demonstrates the influence of SAT on the observed deviation of temperature with depth despite variations in snow cover. Repeated borehole measurements from the northern Great Plains of the USA also identify a similar positive temperature change but of lower magnitude. Temperature changes since 1900 in the southern Canadian Prairies and the adjoining northern Great Plains of the USA, as derived from the functional state inversion (FSI) of deeper borehole logs, average 2.5°C but show a strong latitudinal gradient.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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