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Enregistrement W4220669167 · doi:10.5194/egusphere-egu22-10812

Sediment production and transport processes in an arctic watershed undergoing climate change  

2022· preprint· en· W4220669167 sur OpenAlexaboutno aff
M. C. Palucis, Jill Marshall, Justin V. Strauss

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostFluvialClimate changeHydrology (agriculture)Sediment transportSedimentSnowmeltArcticGeologySurface runoffDebrisWatershedStormEnvironmental scienceOceanographyGeomorphologyStructural basinSnowEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic landscapes are among the most vulnerable on Earth to climate change, largely due to the degradation and thawing of permafrost. In steeper bedrock-dominated terrains, slope instability from warming permafrost leads to larger and more frequent rockfall and frost cracking events, which in turn increases the production and delivery of sediment to hillslopes and channel networks by debris flow and fluvial processes. However, there is a fundamental lack of data on past and current rates of sediment production and transport in Arctic watersheds. Without an understanding of these phenomena, it is impossible to predict the transient responses, rates, and directions of periglacial processes in response to future climate change. To begin to address this knowledge gap, we conducted a field-based study of the Black Mountain catchment in the Aklavik Range (Northwest Territories, Canada). This site was chosen due to its position within a zone of continuous permafrost and the presence of an alluvial fan at the base of the catchment, providing a closed system. In the summer of 2019, after a summer storm event, we observed several debris flows that initiated from ice-filled gullies, as well as fluvial sediment transport from snowmelt. We documented flow and sediment transport conditions on the fan, yielding modern-day fluvial transport rates of 0.2–2 m3/hr for water runoff rates of 0.01–0.2 mm/hr. However, less-frequent mass flow events can rapidly deposit large amounts of sediment. For example, we estimate that a mass flow event that occurred in 2016 delivered ~1.5*105 m3 of sediment to the fan—equivalent to ~8–85 years of continuous fluvial sediment transport. Based on our surficial and sedimentological mapping, the fan has likely been forming under a periglacial climate over the last ~13,000 years from a combination of mass flow and fluvial processes. Most of the fan (~67%) was deposited fluvially, but the upper, steeper portion of the fan was deposited by coarse granular debris flows. We hypothesize that accelerated warming has increased sediment supply due to frost cracking, leading to aggradation, increased debris flow activity, and upper fan steepening.

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)0,000
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 enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,182 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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