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Enregistrement W3083283310 · doi:10.1002/ppp.2085

Spatial and stratigraphic variation of near‐surface ground ice in discontinuous permafrost of the taiga shield

2020· article· en· W3083283310 sur OpenAlexaffabout
Jason R. Paul, Steven V. Kokelj, Jennifer L. Baltzer

Notice bibliographique

RevuePermafrost and Periglacial Processes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostGeologyThermokarstTaigaBlack spruceAggradationGeomorphologyTundraActive layerFrost heavingTerrainPhysical geographyArcticEcologyGeographyOceanographyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The acceleration of permafrost thaw due to warming, wetting, and disturbance is altering circumpolar landscapes. The effect of thaw is largely determined by ground ice content in near‐surface permafrost, making the characterization and prediction of ground ice content critical. Here we evaluate the spatial and stratigraphic variation of near‐surface ground ice characteristics in the dominant forest types in the North Slave region near Yellowknife, Northwest Territories, Canada. Physical variation in the permafrost was assessed through cryostructure, soil properties, and volumetric ice content, and relationships between these parameters were determined. Near‐surface ground ice characteristics were contrasted between forest types. In black spruce forests the top of the permafrost was ice‐rich and characterized by lenticular and ataxitic cryostructures, indicating the presence of an intermediate layer. Most white spruce/birch forests showed similar patterns; however, an increase in the active layer thickness and permafrost thaw at some sites have eradicated the transition zone, and the large ice lenses encountered at depth reflect segregated ground ice developed during initial downward aggradation of permafrost. Our findings indicate that white spruce/birch terrain will be less sensitive than black spruce forests to near‐surface permafrost thaw. However, if permafrost thaws completely, white spruce/birch terrain will probably be transformed into wetland–thaw lake complexes due to high ground ice content at depth.

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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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