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Enregistrement W2786787233 · doi:10.5194/tc-12-3589-2018

An estimate of ice wedge volume for a High Arctic polar desert environment, Fosheim Peninsula, Ellesmere Island

2018· article· en· W2786787233 sur OpenAlexafffund
Claire Bernard-Grand'Maison, Wayne H. Pollard

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaPolar Knowledge CanadaMcGill University
Mots-clésPermafrostGeologyLandformArcticPhysical geographySatellite imageryCryosphereTerrainSea iceClimatologyGeomorphologyRemote sensingOceanographyCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Quantifying ground-ice volume on a regional scale is necessary to assess the vulnerability of permafrost landscapes to thaw-induced disturbance like terrain subsidence and to quantify potential carbon release. Ice wedges (IWs) are a ubiquitous ground-ice landform in the Arctic. Their high spatial variability makes generalizing their potential role in landscape change problematic. IWs form polygonal networks that are visible on satellite imagery from surface troughs. This study provides a first approximation of IW ice volume for the Fosheim Peninsula, Ellesmere Island, a continuous permafrost area characterized by polar desert conditions and extensive ground ice. We perform basic GIS analyses on high-resolution satellite imagery to delineate IW troughs and estimate the associated IW ice volume using a 3-D subsurface model. We demonstrate the potential of two semi-automated IW trough delineation methods, one newly developed and one marginally used in previous studies, to increase the time efficiency of this process compared to manual delineation. Our methods yield acceptable IW ice volume estimates, validating the value of GIS to estimate IW volume on much larger scales. We estimate that IWs are potentially present on 50 % of the Fosheim Peninsula (∼3000 km2), where 3.81 % of the top 5.9 m of permafrost could be IW ice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0290,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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