MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2177192348 · doi:10.4141/cjss10020

Cryosolic soils of Canada: Genesis, distribution, and classification

2011· article· en· W2177192348 sur OpenAlexaffvenueabout
C. Tarnocai, James G. Bockheim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostSubsoilSoil waterEnvironmental scienceTotal organic carbonSoil carbonSoil scienceEarth scienceSoil horizonGeologyEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tarnocai, C. and Bockheim, J. G. 2011. Cryosolic soils of Canada: Genesis, distribution, and classification. Can. J. Soil. Sci. 91: 749–762. Cryosols are permafrost-affected soils whose genesis is dominated by cryogenic processes, resulting in unique macromorphologies, micromorphologies, thermal characteristics, and physical and chemical properties. In addition, these soils are carbon sinks, storing high amounts of organic carbon collected for thousands of years. In the Canadian soil classification, the Cryosolic Order includes mineral and organic soils that have both cryogenic properties and permafrost within 1 or 2 m of the soil surface. This soil order is divided into Turbic, Static and Organic great groups on the basis of the soil materials (mineral or organic), cryogenic properties and depth to permafrost. The great groups are subdivided into subgroups on the basis of soil development and the resulting diagnostic soil horizons. Cryosols are commonly associated with the presence of ground ice in the subsoil. This causes serious problems when areas containing these soils are used for agriculture and construction projects (such as roads, town sites and airstrips). Therefore, where Cryosols have high ice content, it is especially important either to avoid these activities or to use farming and construction methods that maintain the negative thermal balance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,159 · 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.

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

Citations69
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Soil ScienceMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207