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Enregistrement W2386241951

Analysis on physical and chemical properties of water in thermokarst lakes along Qinghai-Tibet engineering corridor

2014· article· en· W2386241951 sur OpenAlexaff
Lin Zhanj

Notice bibliographique

RevueAdvances in Water Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermokarstPermafrostPlateau (mathematics)GeologyHydrology (agriculture)Structural basinEnvironmental scienceGeomorphologyPhysical geographyGeotechnical engineeringOceanographyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formation and development of thermokarst lakes have great influence on the cold region environment,and its lateral heat erosion can cause the embankment instability in permafrost regions. However,lake water with different physical and chemical composition has obviously different impact on cold region environment and permafrost engineering. In order to understand the chemical properties of thermokarst lakes and find out the relationship between chemical properties and their distribution along the Qinghai-Tibet Engineering Corridor,a corridor from Chumaerhe high plateau to Fenghuoshan mountain passing along the Qinghai-Tibet Highway was selected. Our study area included three subregions,the Chumaerhe high plateau,Hoh Xil hill region,and Beilu River basin. Nineteen thermokarst lakes along the north-south direction were observed separately for its depth,area,and shape and lake water was sampled and major cations and anions were analyzed at the State Key Laboratory of Frozen Soil Engineering,Chinese Academy of Sciences. The relationship between the physical and chemical properties of the 19 thermokarst lakes and the regional environment and thermokarst lakes distribution were studied. The results showed an obvious difference in chemical properties of the thermokarst lakes at these three sub-regions. For example,salinity of the thermokarst lakes in Chumaerhe high plateau gradually increases from north to south and the lake water belongs to saline or hypersaline water. This may be due to the lakes' spatial configuration with the big area and shallow depth,the cold and windy weather,and the high evaporation. In contrast,the salinity of lakes in Hoh Xil hill region and Beilu River basin is lower than those in Chumaerhe high plateau,and the lake water is fresh or slightly saline. The lakes at these two sub-regions are deep and the terrain is hills or basin,which reduces their evaporation. The study provided guidance for the disease control of permafrost embankment and the future engineering planning and design along this corridor.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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