Arctic Report Card 2020: Coastal Permafrost Erosion
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,025 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».