A New Protocol to Map Permafrost Geomorphic Features and Advance Thaw-Susceptibility Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost thaw can destabilize terrain, initiate thermokarst processes that alter landscapes, and create geohazards for communities and infrastructure. A robust, standardized methodology was developed to map indicators of thaw-sensitive permafrost terrain, including mass wasting and periglacial features. The method was applied to a 10-km wide corridor centred on the Dempster and Inuvik-Tuktoyaktuk Highways, which are constructed over a wide range of terrain and permafrost conditions. Here we use random forest models, trained and validated with mass movement and ice-wedge polygon inventories, to develop thaw-susceptibility models for two regions along the corridor, Peel Plateau, and Anderson Plain and Tuktoyaktuk Coastlands. Geomorphological and hydrological variables were used as predictors providing insights into the characteristics constraining the distribution of thaw-sensitive terrain. In the Peel region, mass movements have a higher potential of occurring on concave, moderate to steep slopes (7 to 18°) in fluvially-incised valleys. In uplands of Anderson Plain and Tuktoyaktuk Coastlands, mass movements occur on moderate slopes (5 to 15°) adjacent to incised stream channels, and along lakeshores. The ice-wedge polygon model across the forest tundra transition north of Inuvik highlights the northward increase in polygonal terrain with decreasing ground temperatures.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,016 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».