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Enregistrement W3142517254 · doi:10.82308/94

Does sporadic permafrost influence catchment-scale groundwater processes?

2020· article· en· W3142517254 sur OpenAlexfundaboutno aff
Laura Lyon

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesSmithsonian Tropical Research Institute
Mots-clésPermafrostGroundwaterScale (ratio)Hydrology (agriculture)GeologyEnvironmental sciencePhysical geographyGeographyGeotechnical engineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les mécanismes affectant l’écoulement de l’eau souterraine dans les régions subarctiques sont relativement méconnus, en particulier dans les zones où le pergélisol est sporadique (i.e. 0 à 10% du territoire est couvert par un sol gelé en permanence). Le pergélisol joue le rôle d’une barrière imperméable à l’écoulement de l’eau souterraine et peut par le fait même restreindre le mouvement et l’emmagasinement de l’eau dans les pores du sol. L’objectif de ce projet est de développer une compréhension conceptuelle des impacts de la dégradation du pergélisol sur l’écoulement des eaux souterraines dans les bassins versants subissant des changements climatiques. Des données prises dans le bassin versant Granger, situé dans la partie amont du Wolf Creek Research Basin au Yukon, Canada, ont été utilisés pour développer un modèle avec SUTRA-ice, le code numérique de l’USGS qui simule l’écoulement des eaux souterraines dans les milieux saturés et non-saturés, le transfert de chaleur par conduction, advection et convection et les impacts dynamiques du gel et dégel du sol. Des levés de résistivité électrique et de géoradar ont été réalisés pour localiser le pergélisol et le roc. Les résultats des simulations démontrent que la présence de pergélisol influence les tendances de décharge des eaux souterraines vers la surface (exfiltration). Plus précisément, un mécanisme de remplissage et de déversement (fill-spill) de l’aquifère en amont du pergélisol, où l’eau souterraine s’accumule pour ensuite se déverser rapidement dans l’aquifère en aval lorsque le niveau de la nappe atteint un seuil critique, est observé. Il y a donc une augmentation de l’exfiltration à la fin de l’été, causée par les épisodes de déversement et la présence de pergélisol. L’impact du fill-spill sur l’exfiltration est considérablement diminué alors que le pergélisol se dégrade et, après quelques décennies, il n’y a plus d’épisodes de déversement. Au bout du compte, la dégradation du pergélisol peut mener à une diminution de l’exfiltration des eaux souterraines à la fin de l’été ce qui peut affecter le cycle hydrologique des régions subarctiques et, par le fait même, la biodiversité et les ressources en eaux

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)0,002
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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,195 · 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
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