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Enregistrement W2293090777 · doi:10.5194/bg-13-1439-2016

Nonlinear thermal and moisture response of ice-wedge polygons to permafrost disturbance increases heterogeneity of high Arctic wetland

2016· article· en· W2293090777 sur OpenAlexafffundabout
E. Godin, Daniel Fortier, Esther Lévesque

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNetW. Garfield Weston FoundationParks CanadaGarfield Weston Foundation
Mots-clésPermafrostIce wedgeGeologyThermokarstArcticGeomorphologyWater contentSnowMoistureWetlandHydrology (agriculture)Physical geographyOceanographyGeotechnical engineeringEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Low-center polygonal terrains with gentle sloping surfaces and lowlands in the high Arctic have a potential to retain water in the lower central portion of ice-wedge polygons and are considered high-latitude wetlands. Such wetlands in the continuous permafrost regions have an important ecological role in an otherwise generally arid region. In the valley of the glacier C-79 on Bylot Island (Nunavut, Canada), thermal erosion gullies were rapidly eroding the permafrost along ice wedges affecting the integrity of the polygons by breaching and collapsing the surrounding rims. Intact polygons were characterized by a relative homogeneity in terms of topography, snow cover, maximum active layer thaw depth, ground moisture content and vegetation cover (where eroded polygons responded nonlinearly to perturbations, which resulted in differing conditions in the latter elements). The heterogeneous nature of disturbed terrains impacted active layer thickness, ground ice aggradation in the upper portion of permafrost, soil moisture, vegetation dynamics and carbon storage.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil1,000

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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