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Enregistrement W2558088833 · doi:10.4043/27454-ms

InSAR Monitoring of Alaska Highway Instability in Permafrost Regions Near Beaver Creek, Yukon

2016· article· en· W2558088833 sur OpenAlexafffundabout
Zhaohua Chen, Jerry English, Paul Adlakha

Notice bibliographique

RevueArctic Technology Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensCentre For Cold Ocean Resources Engineering
Organismes subventionnairesTransport CanadaNorthwestern University
Mots-clésPermafrostBeaverGeologyInterferometric synthetic aperture radarPhysical geographyHydrology (agriculture)GeomorphologyOceanographyGeographyRemote sensingSynthetic aperture radarGeotechnical engineeringPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Thaw subsidence can damage the infrastructure including buildings, roads and airfields founded on ice- rich permafrost, increase their maintenance costs, change the landscape and influence the sustainable development in the northern region. Information about the ground movements is important for making decisions on various geotechnical approaches to reduce impacts of permafrost degradation. However, field measurements of ground movements and long term monitoring using traditional field survey may be logistically expensive in vast and remote Northern Canada and Alaska, USA. The ability to measure surface displacements, identify the areas being impacted, and provide information of seasonal timing using remote sensing techniques would improve the knowledge and expertise of those involved in infrastructure engineering and management where permafrost is degrading. Traditional Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) measurements of deformation do not consider the effects of seasonal freeze-thaw, thus may not effectively reveal the long term trend of ground movements in permafrost region. In this paper we propose to quantitatively evaluate the seasonal ground movements resulted from on-going seasonal freezing and thawing, and estimate long term deformation of linear infrastructure in permafrost area using InSAR technique. The proposed approach has been tested on Alaska Highway built on permafrost at Beaver Creek, Yukon, Canada using Radarsat 2 data acquired during 2013-2015. Results indicate that there was long term deformation at a rate of five cm/year, in addition to an average of magnitude of vertical movement of 4 cm between winter heaving and summer thawing during annual climate cycles.

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 enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,725

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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