Massive Ice and Ice-Rich Soil Detection by Gravimetric Surveying at Dry Creek, Southwestern Yukon Territory, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Gravity measurements were made using a Scintrex CG-5 Autograv gravimeter in permafrost terrain conditions where bodies of buried ice were expected. The main objective was to assess the feasibility of using gravimetric technology to detect massive ice bodies at Dry Creek, Yukon Territory, Canada. Tests at 11 gravimetric survey lines and 10 boreholes were performed during the summers of 2013 and 2014. Residual anomaly profiles provide a quick first estimate of the amount of ice in underlying soil strata. A mean anomaly of −0.10 mGal was found near a thermokarst, south of the Dry Creek rest area along the Alaska Highway. The cryostratigraphy comprises at depth an ice-rich diamicton covered by massive ice with suspended silty inclusions and an overlying layer of glacio-fluvial gravel. At the base of a small glacio-fluvial hill deposit, on the southeast side of the road, a mean anomaly of −0.260 mGal was found. A massive ice body of 9.3 m of maximum thickness was drilled through. Since drilling is planned after gravimetric surveys, it is possible to assess whether or not this technique is effective for detecting sub-surface ice features. This paper presents an overview of the site, the gravimetric detection technique employed, and gravimetric and borehole test results and analysis.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».