Mountain permafrost probability mapping using the BTS method in two climatically dissimilar locations, northwest Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Basal Temperature of Snow (BTS) method was used to predict permafrost distribution in two climatologically dissimilar mountain environments in northwest Canada. Permafrost probability maps with 30 m × 30 m grid cells were generated for part of the Ruby Range, Yukon Territory (425 km2), and for the Haines Summit area, northern British Columbia (536 km2), using winter BTS measurements in conjunction with late-summer ground truthing by probing and digging pits to physically verify the presence of permafrost. BTS values, and hence permafrost distribution, were modeled using elevation and potential incoming solar radiation (PISR) for the Ruby Range. PISR was not significant at Haines Summit, probably because persistent cloudiness associated with its more maritime climatic regime reduced aspect-induced variability in insolation. Probability maps indicate that ∼66% of the Ruby Range area and ∼43% of the Haines Summit area are underlain by permafrost. Therefore, the Ruby Range should be classified as extensive discontinuous permafrost, while Haines Summit is part of the sporadic discontinuous permafrost zone and not the isolated patches zone as portrayed on recent maps. Extensive ground truthing proved to be an essential part of the procedure because traditional BTS “rules-of-thumb” did not remain valid across the differing mountain climate zones.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».