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Enregistrement W3093608506 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-12571

A landsystems approach to understanding the evolution of ice-cored topography and distribution of retrogressive thaw slumps, western Canadian Arctic

2020· article· en· W3093608506 sur OpenAlexaffabout
Peter Morse, S A Wolfe, Steve V. Kokelj

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyThermokarstGlacial periodPermafrostIce sheetQuaternaryPhysical geographyBedrockGeomorphologyArcticPaleontologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The landscape of the Tuktoyaktuk Coastlands, western Canadian Arctic is dominated by glacial and geocryological processes that have modified, imprinted and sculpted the surface, depositing surficial materials upon underlying bedrock. Climate warming continues in this region at a rate that is twice the global average, and retrogressive thaw slump (RTS) activity is increasing. Recently, RTS distribution was associated with glacial limits reached by the Laurentide Ice Sheet and corresponding morainal deposits, but RTS are common in other local terrain units. In this glacial-marginal region, permafrost existed pre-glacially, and non-glacial geomorphic processes occurred throughout the Late Quaternary. Superimposed on these conditions are the effects of thermokarst during the Holocene climatic optimum, followed by a period of cooling. Collectively, these processes and associated forms and deposits have contributed variously to preservation, development, or degradation of permafrost and ground ice. The multifaceted Late Quaternary history in this region has impeded understanding of the distributions of ice-cored topography and RTS. For example, rather than glaciogenic ice, the long reigning regional model for ice-cored topography is according to post-glacial development of intrasedimental segregation-intrusion ice. Toward better understanding the evolution of the whole landscape and the distribution of climate-sensitive terrain, we use a landsystems approach as a means to understand how the ice-cored topography developed where RTS form, through analysing the cryostratigraphy. To this end, we identify 6 RTS representing a suite of ice-cored topographic settings, including: (i) preserved basal glacial ice facies within clayey diamict that has been thrusted and folded by glacial push representing morainal deposits of the Sitidgi Stade; (ii) ice contact outwash sediments associated with the Sitidgi Stade, overlying a thermo-erosional contact with underlying basal glacial icy diamict of the Toker Point Stade; (iii) deformed basal glacial ice, eroded down by meltwater-deposited outwash sands some time between the Toker Point and Sitidgi Stades (could be ca. 12.9 kyr BP); (iv) massive, undeformed segregation-intrusion basal ice, likely formed subglacially by freezing of intrasedimental water in pre-existing Pleistocene sands into the base of the glacier, overlain by glacial diamicton; (v) deformed basal ice facies of intermediate Toker Point – Sitidgi Stades, with an upper layer that may be supra-glacial melt-out till into which segregated ice formed; and (vi) segregation ice that formed as permafrost aggraded into glaciolacustrine clays deposited in proglacial or glacially dammed basins, that was subsequently eroded down by glaciofluvial outwash (Sitidgi Stade). To summarize, the distribution of RTS reflects primarily the distribution of icy basal glacial diamict preserved in moraines, but also basal ice and icy basal diamict that are preserved beneath glaciofluvial deposits, segregation ice in glaciolacustrine deposits, and massive segregation-intrusion ice in Pleistocene sands beneath a till plain.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,149

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
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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