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Enregistrement W2432405417 · doi:10.2136/vzj2016.01.0010

Hydrologic Impacts of Thawing Permafrost—A Review

2016· article· en· W2432405417 sur OpenAlexafffund
Michelle A. Walvoord, Barret L. Kurylyk

Notice bibliographique

RevueVadose Zone Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsUniversity of CalgaryU.S. Geological SurveyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPermafrostEnvironmental scienceClimate changeHydrology (agriculture)StreamflowGeologyGeographyDrainage basinGeotechnical engineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas This review synthesizes the state of the science in permafrost hydrology. Observed and projected hydrologic impacts of permafrost thaw are discussed. Characterization, modeling, and knowledge gaps of permafrost systems are identified. Translating results between multiple scales in cold regions presents a challenge. Opportunities for advancement in the field of permafrost hydrology are described. Where present, permafrost exerts a primary control on water fluxes, flowpaths, and distribution. Climate warming and related drivers of soil thermal change are expected to modify the distribution of permafrost, leading to changing hydrologic conditions, including alterations in soil moisture, connectivity of inland waters, streamflow seasonality, and the partitioning of water stored above and below ground. The field of permafrost hydrology is undergoing rapid advancement with respect to multiscale observations, subsurface characterization, modeling, and integration with other disciplines. However, gaining predictive capability of the many interrelated consequences of climate change is a persistent challenge due to several factors. Observations of hydrologic change have been causally linked to permafrost thaw, but applications of process‐based models needed to support and enhance the transferability of empirical linkages have often been restricted to generalized representations. Limitations stem from inadequate baseline permafrost and unfrozen hydrogeologic characterization, lack of historical data, and simplifications in structure and process representation needed to counter the high computational demands of cryohydrogeologic simulations. Further, due in part to the large degree of subsurface heterogeneity of permafrost landscapes and the nonuniformity in thaw patterns and rates, associations between various modes of permafrost thaw and hydrologic change are not readily scalable; even trajectories of change can differ. This review highlights promising advances in characterization and modeling of permafrost regions and presents ongoing research challenges toward projecting hydrologic and ecologic consequences of permafrost thaw at time and spatial scales that are useful to managers and researchers.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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 127
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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