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Enregistrement W3091890590 · doi:10.3389/feart.2020.561322

Effective Monitoring of Permafrost Coast Erosion: Wide-scale Storm Impacts on Outer Islands in the Mackenzie Delta Area

2020· article· en· W3091890590 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensDalhousie UniversityGovernment of NunavutNatural Resources CanadaGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Resources CanadaIndigenous and Northern Affairs CanadaParks CanadaNorthumbria University
Mots-clésStormPermafrostGeologyCliffDeltaScale (ratio)ErosionEnvironmental scienceWinter stormRiver deltaPhysical geographyClimatologyRemote sensingOceanographyGeomorphologyCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permafrost coasts are extensive in scale and complex in nature, resulting in particular challenges for understanding how they respond to both long-term shifts in climate and short-term extreme weather events. Taking examples from the Canadian Beaufort Sea coastline characterised by extensive areas of massive ground ice within slump and block failure complexes, we conduct a quantitative analysis of the practical performance of helicopter-based photogrammetry. The results demonstrate that large scale (>1 km2) surface models can be achieved at comparable accuracy to standard UAV surveys, but 36 times faster. Large scale models have greater potential for progressive alignment and contrast issues and so breaking down image sequences into coherent chunks has been found the most effective technique for accurate landscape reconstructions. The approach has subsequently been applied in a responsive acquisition immediately before and after a large storm event and during conditions (wind gusts >50 km hr-1) that would have prohibited UAV data acquisition. Trading lower resolution surface models for large scale coverage and more effective responsive monitoring, the helicopter-based data have been applied to assess storm driven-change across the exposed outer islands of the Mackenzie Delta area for the first time. These data show that the main storm impacts were concentrated on exposed North orientated permafrost cliff sections (particularly low cliffs, >20 m in height) where cliff recession was 43% of annual rates and in places up to 29% of the annual site-wide erosion volume was recorded in this single event. In contrast, the thaw-slump complexes remained relatively unaffected, debris flow fans were generally more resistant to storm erosion than the ice-rich cliffs, perhaps due to the relatively low amounts of precipitation that occurred. Therefore, the variability of permafrost coast erosion rates is controlled by interactions between both the forcing conditions and local response mechanisms. Helicopter-based photogrammetric surveys have the potential to effectively analyse these controls with greater spatial and temporal consistency across more representative scales and resolutions than has previously been achieved, improving the capacity to adequately constrain and ultimately project future Arctic coast sensitivity.

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.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · 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