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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 OpenAlexafffundabout
Michael Lim, Dustin Whalen, P. J. Mann, Paul Fraser, H. Bay Berry, Charlotte Irish, Kendyce Cockney, John Woodward

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.

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)0,000
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 enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,027
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

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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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