Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Arctic currently faces changing coastlines due isostatic rebound and climate change-driven sea-levels rising. This thesis seeks to answer how local coastlines will change over time under different Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios, where errors in modelled coastlines come from, and how much of an impact isostatic rebound has on sea-levels compared to climate-change driven changes. Maps which show changes in coastline through predicted sea-level changes in 2035, 2065, and 2100 have been produced through ArcGIS Pro’s Forest-based regressions tool, with training data from historical climate variables and projection data under CMIP5 for RCP 2.6, 4.5, and 8.5, where RCP 2.6 refers to a low emissions scenario, RCP 4.5 refers to a moderate emissions scenario, and RCP 8.5 refers to a high emissions scenario. Isostatic rebound data can be sourced and run through the ICE-4G model. Multiple models were examined to ascertain which climate variables are needed to produce a stable model, using training data prior to and including 2000 and testing data post 2000 from 9 spatially diverse locations in the Canadian Arctic. These results suggest that for Cambridge Bay, Resolute, and Alert, there will be little change in coastline under any RCP scenario. However, for Tuktoyaktuk coastlines are projected to advance significantly. While 9 locations total were used in during the process, only 4 were examined in greater detail due to data and time constraints. These finding should be considered when making plans for future coastal infrastructure.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».