Spatio-Temporal Variation in High-Centre Polygons and Ice-Wedge Melt Ponds, Tuktoyaktuk Coastlands, Northwest Territories
Notice bibliographique
Résumé
High-centred polygonal terrain is a widespread feature of Arctic landscapes that is sensitive to increasing ground temperatures because of its high ground-ice content. Understanding spatial variation in the distribution and sensitivity of high-centred polygonal terrain is important for predicting landscape change. In the Tuktoyaktuk Coastlands, Northwest Territories, Canada, mean annual ground temperatures in permafrost have increased between 1 and 2°C over the last 40 years and high-centred polygonal terrain comprises about 10 per cent of the terrestrial landscape. To investigate factors affecting the distribution and potential degradation of ice wedges, we mapped high-centred polygonal terrain and ice-wedge melt ponds, and documented ice wedge related thermokarst at anthropogenic disturbances using 2004 aerial photographs. Historical melt pond distribution was assessed using 1972 aerial photographs. The density of polygonal terrain (up to 37%) was significantly higher in the northern than the southern part of the study area, where more abundant lacustrine sediments and lower ground temperatures have favoured ice-wedge development. Larger proportional melt pond area (0.68%), increases in pond area (up to 3.74%) and a higher frequency of major thermokarst activity following anthropogenic surface disturbance (54%) suggest that high-centred polygonal terrain in the northern part of the study area is more susceptible to degradation than in the southern part. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».