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Enregistrement W3124569021 · doi:10.25923/e47w-dw52

Arctic Report Card 2020: Coastal Permafrost Erosion

2020· article· en· W3124569021 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Jones, Anna Irrgang, Louise Farquharson, Hugues Lantuit, Dustin Whalen, Stanislav Ogorodov, M. M. Grigoriev, C. E. Tweedie, Ann E. Gibbs, Matt Strzelecki, Alisa Baranskaya, Nataliya Belova, Anatoly Sinitsyn, Art Kroon, Alexey Maslakov, Gonçalo Vieira, Guido Grosse, Pier Paul Overduin, Ingmar Nitze, Christopher V. Maio, J.R. Overbeck, Mette Bendixen, Piotr Zagórski, V. Romanovsky

Notice bibliographique

RevueNational Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) - NOAA Central Library · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostErosionArcticCoastal erosionOceanographyPhysical geographyGeologyBeaufort seaDeposition (geology)SedimentEnvironmental scienceGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the early 2000s, observations from 14 coastal permafrost sites have been updated, providing a synopsis of how changes in the Arctic System are intensifying the dynamics of permafrost coasts in the 21st Century. Observations from all but 1 of the 14 permafrost coastal sites around the Arctic indicate that decadal-scale erosion rates are increasing. The US and Canadian Beaufort Sea coasts have experienced the largest increases in erosion rates since the early-2000s. The mean annual erosion rate in these regions has increased by 80 to 160 % at the five sites with available data, with sites in the Canadian Beaufort Sea experiencing the largest relative increase. The sole available site in the Greenland Sea, on southern Svalbard, indicates an increase in mean annual erosion rates by 66 % since 2000, due primarily to a reduction in nearshore sediment supply from glacial recession. At the five sites along the Barents, Kara, and Laptev Seas in Siberia, mean annual erosion rates increased between 33 and 97 % since the early to mid-2000s. The only site to experience a decrease in mean annual erosion (- 40%) was located in the Chukchi Sea in Alaska. Interestingly, the other site in the Chukchi Sea experienced one of the highest increases in mean annual erosion (+160%) over the same period. In general, a considerable increase in the variability of erosion and deposition intensity was also observed along most of the sites.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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