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Enregistrement W2811315410 · doi:10.1002/ppp.1977

Climatic, geomorphologic and hydrologic perturbations as drivers for mid‐ to late Holocene development of ice‐wedge polygons in the western Canadian Arctic

2018· article· en· W2811315410 sur OpenAlexfundaboutno aff
Juliane Wolter, Hugues Lantuit, Sebastian Wetterich, Janet Rethemeyer, Michael Fritz

Notice bibliographique

RevuePermafrost and Periglacial Processes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelmholtz AssociationBundesministerium für Bildung und ForschungParks CanadaAurora Research Institute
Mots-clésIce wedgePermafrostHoloceneGeologyArcticPhysical geographyClimate changeThermokarstGeomorphologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice-wedge polygons are widespread periglacial features and influence landscape hydrology and carbon storage. The influence of climate and topography on polygon development is not entirely clear, however, giving high uncertainties to projections of permafrost development. We studied the mid- to late Holocene development of modern ice-wedge polygon sites to explore drivers of change and reasons for long-term stability. We analyzed organic carbon, total nitrogen, stable carbon isotopes, grain size composition and plant macrofossils in six cores from three polygons. We found that all sites developed from aquatic to wetland conditions. In the mid-Holocene, shallow lakes and partly submerged ice-wedge polygons existed at the studied sites. An erosional hiatus of ca 5000 years followed, and ice-wedge polygons re-initiated within the last millennium. Ice-wedge melt and surface drying during the last century were linked to climatic warming. The influence of climate on ice-wedge polygon development was outweighed by geomorphology during most of the late Holocene. Recent warming, however, caused ice-wedge degradation at all sites. Our study showed that where waterlogged ground was maintained, low-centered polygons persisted for millennia. Ice-wedge melt and increased drainage through geomorphic disturbance, however, triggered conversion into high-centered polygons and may lead to self-enhancing degradation under continued warming.

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 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 enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,972

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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