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Enregistrement W3175049939 · doi:10.5194/egusphere-egu21-13344

Spatial variability in periglacial terrain conditions, northwestern Canada

2021· article· en· W3175049939 sur OpenAlexaffabout
Peter Morse, W E Sladen, Steve V. Kokelj, R J H Parker, Sharon L. Smith, Ashley Rudy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandformPermafrostTransectTerrainGeologyPhysical geographyGeomorphologyEarth scienceHydrology (agriculture)GeographyCartographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout much of northern Canada there is an inadequate knowledge of permafrost and periglacial terrain conditions, which impedes development of climate-resilient northern infrastructure, identification of potential geohazards, decision making regarding resource development, and inferring past and future landscape evolution. Using a land systems approach to better understand formation of landscapes and thaw-sensitive terrains of northern Yukon and northwestern Northwest Territories, we aim to describe the permafrost-related landform-sediment assemblages that exist in the region. Permafrost is continuous in the region, but variations in geology, landscape history, climate, relief, ecology, and other natural processes have produced a diverse range of permafrost conditions and landforms. Using the 875 km-long Dempster and Inuvik-to-Tuktoyaktuk highway corridors (DH-ITH) as a regional transect, and high-resolution satellite imagery, a robust methodology was implemented to identify and digitize (at 1:5000 scale) 8793 landforms (589 km2) within a 10 km-wide corridor (8530 km2) and classify them according to main formational process (hydrological, periglacial, and mass movement). Surficial geology data were extracted from available data sets. Landform densities in all feature classes vary substantially along the transect according to physiographic region and surficial geology. The northern 39% of the corridor is characterized by generally rolling or planar relief, numerous waterbodies (19%), and the remaining land area by mostly morainal (67%), glaciofluvial (12%), lacustrine (7%), and alluvial (7%) deposits. By count, it contains 53% of mapped features and the majority of periglacial (67%) and hydrological (70%) features. In particular, the Tuktoyaktuk Coastlands, Peel Plain, and Mackenzie Delta, contain the greatest density of mapped landforms within the corridor, which cover nearly 23%, 15%, and 15% of the land area of these physiographic regions, respectively. These extents reflect the amount of ground ice and level of permafrost-thaw sensitivity of these regions. In contrast, the physiographic regions of the southern 61% of the study area are characterized by high relative relief, few waterbodies (0.2%), and the land area mainly by colluvial (63%), alluvial (18%), and morainal (14%) deposits. Most mass movement features occur here (85% by count), and are concentrated in the Ogilvie Mountains (n = 1027; 108 km2). This feature inventory provides the basis for developing spatial models of landscape-thaw susceptibility, which can inform risk assessment and improve decision making regarding public safety and environmental management.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,107

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
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