Multi-Criteria Analysis with Geographic Information Systems in Changing Permafrost Environments: Opportunities and Limits
Notice bibliographique
Résumé
For northern regions underlain by permafrost, the projected increase in temperatures will greatly impact the physical properties of soils and their capacity to support infrastructure. In this context, the need to identify land parcels to build new housing in a safe and sustainable manner is pressing in Nunavik (northern Quebec, Canada). To guide residential development in these particular settings, this paper presents a GIS-based approach developed to identify terrain sensitivity to thaw-settlement and mass movements, geomorphological processes responsible for costly readaptation or relocation of infrastructure. Land-suitability assessment for residential development in permafrost regions requires the consideration of many factors that may interact in complex ways. Combining factors to assess suitability presents a number of challenges that are especially important to resolve in permafrost-region studies to guide fine-scale decisions. Using an example of a GIS system built for the village of Tasiujaq in Nunavik, this paper illustrates some of the specific challenges to the effective use of GIS for management in permafrost regions. Temporal, existential and representational limits are inherent to the use of GIS and important to consider in land planning for permafrost studies. This paper also demonstrates how permafrost science can benefit from GIS technologies, especially their capacity of adaptation and transformation to any scenarios and changes in environmental parameters.
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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 | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».