Review article: Inferring permafrost and permafrost thaw in the mountains of the Hindu Kush Himalaya region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The cryosphere reacts sensitively to climate change, as evidenced by the widespread retreat of mountain glaciers. Subsurface ice contained in permafrost is similarly affected by climate change, causing persistent impacts on natural and human systems. In contrast to glaciers, permafrost is not observable spatially and therefore its presence and possible changes are frequently overlooked. Correspondingly, little is known about permafrost in the mountains of the Hindu Kush Himalaya (HKH) region, despite permafrost area exceeding that of glaciers in nearly all countries. Based on evidence and insight gained mostly in other permafrost areas globally, this review provides a synopsis on what is known or can be inferred about permafrost in the mountains of the HKH region. Given the extreme nature of the environment concerned, it is to be expected that the diversity of conditions and phenomena encountered in permafrost exceed what has previously been described and investigated. We further argue that climate change in concert with increasing development will bring about diverse permafrost-related impacts on vegetation, water quality, geohazards, and livelihoods. To better anticipate and mitigate these effects, a deepened understanding of high-elevation permafrost in subtropical latitudes as well as the pathways interconnecting environmental changes and human livelihoods are needed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».