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Enregistrement W2981565710 · doi:10.4095/291383

Seasonal surface displacement and highway embankment grade derived from InSAR and LiDAR, Highway 3 west of Yellowknife, Northwest Territories

2012· report· en· W2981565710 sur OpenAlexaffabout
Christopher W. Stevens, N Short, S A Wolfe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometric synthetic aperture radarLeveeLidarGeologyDisplacement (psychology)Geotechnical engineeringRemote sensingSynthetic aperture radar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring highway conditions is critical to effectively maintain northern infrastructure within discontinuous permafrost environments. This Open File presents seasonal surface displacement and embankment grade calculated for a 48 km section of Highway 3 (km marker 282 to 330), located to the west of Yellowknife. Satellite interferometric synthetic aperture radar (InSAR) was used to calculate relative surface displacement from May to September of 2010 along the highway corridor. Airborne light detection and ranging (LiDAR) data acquired on August 22 and 24, 2010 were also used to measure road elevations, calculate embankment grade and map raised ice-rich clay terrain. The highway embankment was determined to be seasonally stable over 67% (31.2 linear km) of the 48 linear kilometres analyzed, which corresponds to sections where bedrock is exposed or covered by a thin veneer of sediment. Low downward displacement (-1 to -3 cm) was calculated over 20% (9.3 linear km) and moderate downward displacement (-3 to -6 cm) over 2% (1.0 linear km) of the highway. Downward displacement is attributed to subsidence that occurs across forested clay and peatland terrain. Over an additional 11% (4.9 linear km) of the highway, displacement was not measured due to incoherence between repeat satellite observations. Incoherence over the highway is primarily attributed to the smooth surface of the roadway that produces very low radar return (i.e. low signal strength). At one location where the highway crosses the former location of an ice-rich clay ridge, the embankment has subsided by 95 cm over a 4-5 year period following construction. Embankment side slopes were determined to be steeper than recommended grade along some sections where highway instability exists. LiDAR intensity is also shown to be successful for mapping wet terrain that may thermally impact permafrost. The derived data products accompanying this Open File are presented in the form of graphical representations and digital geotiff and shapefiles compatible with ArcGIS. The datasets demonstrate the ability to remotely monitor several aspects of highway infrastructure located within the discontinuous permafrost zone and to identify sections of the highway that may require future remediation and adaption measures.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0050,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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