Scenario-based climate change modelling for a regional permafrost probability model of the southern Yukon and northern British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Scenario-based climate change modelling for equilibrium conditions was applied to a Regional Model of permafrost probability for the southern Yukon and northwestern British Columbia. Under a −1 K cooling scenario, permafrost area expands from 58% (present day) of the 490 000 km2 to 76%, whereas warming scenarios of +1 K, +2 K and +5 K decrease the terrain underlain by permafrost to 38%, 24% and 9% respectively. The morphology of permafrost gain/loss under these scenarios is controlled by the Surface Lapse Rate (SLR), which varies across the region below and above treeline. The SLR is an air temperature elevation gradient that that is noticeably different across the study region. As a result of this attribute three distinct patterns of loss morphology can be identified. Areas that are more maritime exhibit SLRs characteristically similar above and below treeline resulting in low probabilities of permafrost in valley bottoms. Consequently, a loss front moves to upper elevations when warming scenarios are applied (Simple Unidirectional Spatial Loss). Areas where SLRs are gentle below treeline (but normal/negative) and normal above treeline show lower permafrost probabilities with a loss front moving up mountain according to two separate SLRs (Complex Unidirectional Spatial Loss). Finally areas that display high continentally exhibit Bidirectional Spatial Loss where the loss front of lower permafrost probabilities moves up mountain above treeline and down mountain below treeline. Areas that are most affected by permafrost loss are zones with SLRs close to 0 K km−1 where permafrost is extensive, whereas the least susceptible areas to changes in MAAT are above treeline and are highly elevation dependent.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».