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Enregistrement W2312247695 · doi:10.5194/tcd-6-4517-2012

Scenario-based climate change modelling for a regional permafrost probability model of the southern Yukon and northern British Columbia, Canada

2012· preprint· en· W2312247695 sur OpenAlexafffundabout
Philip P. Bonnaventure, Antoni G. Lewkowicz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaAustralian GovernmentCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesUniversity of Ottawa
Mots-clésPermafrostFront (military)Climate changeTerrainPhysical geographyElevation (ballistics)Global warmingEnvironmental scienceClimatologyGeologyGeographyOceanographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,123 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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