Snowcover and melt characteristics of upland/lowland terrain: Polar Bear Pass, Bathurst Island, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The seasonal snowcover and snowmelt (2008–2010) of an extensive low-gradient wetland at Polar Bear Pass, Bathurst Island, Nunavut, Canada (75°40′ N, 98°30′ W) was examined. This wildlife sanctuary is characterized by two large lakes and numerous tundra ponds, and is bordered by rolling hills with incised hillslope stream valleys. In arctic environments snow remains one of the most important sources of water for wetlands. End-of-winter snowcover measurements (snow depth, density, water equivalent) together with direct and modeled estimates of snowmelt provided an assessment of the seasonal snowcover regime of representative terrain types comprising upland (plateau, stream valley, late-lying snowbed) and lowland landscapes (wet meadow, ponds, lakes). In all three seasons, deep and persistent snowpacks occurred in sheltered areas (stream valleys) and in the lee of slopes adjacent to the wetland. Exposed areas yielded shallow snowpacks (e.g. plateau, pond) and they melted out rapidly in response to favorable weather conditions. Overall, the basin snowcover and melt progression was dominated by accumulation and melt occurring in upland areas. We surmise the sustainability of this low-gradient wetland is dependent on snowmelt contributions from upland sites.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».