Snowpack Characteristics following Wildfire on a Simulated Transport Corridor and Adjacent Subarctic Forest, Tulita, N.W.T., Canada
Notice bibliographique
Résumé
A simulated transport corridor research site established in a permafrost-affected upland black spruce forest in 1984 was burned by a wildfire in 1995. A data set consisting of four mid-winter snow surveys conducted prior to the fire was supplemented by two postfire surveys (including a new, unburned forest control). Mean daily winter winds increased significantly on the cleared rights-of-way/ simulated pipeline trench (ROW/trench). Increased winds were attributed to postfire reductions in stem density and surface roughness, which offered less resistance to the wind. Maximum winter winds were not significantly greater at 1.5 m on the postfire ROW/trench where the postfire modification of the forest reduced funnelling and acceleration of winds along the cleared ROW/trench. ROW/ trench snowpack depth increased and water equivalence declined after the fire, except in leading-edge forest sites where the reverse occurred. Depth and water equivalence changes resulted from the altered wind regime, where reduction in effective wind erosion on ROW/trench locations left more snow in these areas and reduced the amount available for deposition in leading-edge forest sites. The postfire snowpack was generally less dense on the anthropogenic disturbances, and with greater insulation potential, less heat loss should occur through the snowpack. The postfire forest snowpack was unchanged in comparison to prefire characteristics which suggests that thaw season conditions have the greatest effect on active layer thickening and surface subsidence following wildfire.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».