Fluvio‐thermal erosion and thermal denudation in the yedoma region of northern Alaska: Revisiting the Itkillik River exposure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Riverbank erosion in yedoma regions strongly affects landscape evolution, biogeochemical cycling, sediment transport, and organic and nutrient fluxes to the Arctic Ocean. Since 2006, we have studied the 35‐m‐high Itkillik River yedoma bluff in northern Alaska, whose retreat rate during 1995–2010 was up to 19 m/yr, which is among the highest rates worldwide. This study extends our previous observations of bluff evolution and shows that average bluff‐top retreat rates decreased from 8.7–10.0 m/yr during 2011–2014 to 4.5–5.8 m/yr during 2015–2019, and bluff‐base retreat rates for the same time period decreased from 4.7–7.5 m/yr to 1.3–1.7 m/yr, correspondingly. Bluff evolution initially involves rapid fluvio‐thermal erosion at the base and block collapse, following by slowdown in river erosion and continuing thermal denudation of the retreating headwall with formation of baydzherakhs. Eventually, input of sediment and water from the headwall diminishes, vegetation develops, and slope gradually stabilizes. The step change in the fluvial–geomorphic system has resulted in a 60% decline in the volumetric mobilization of sediment and organic carbon between 2011 and 2019. Our findings stress the importance of sustained observations at key permafrost region study sites to elucidate critical information related to past and potential landscape evolution in the Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».