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Enregistrement W4221048970 · doi:10.5194/egusphere-egu22-10196

Landscape-related ground ice variability on the Yukon coastal plain inferred from computed tomography and remote sensing

2022· preprint· en· W4221048970 sur OpenAlexaffabout
Philip Píka, George Tanski, Mathias Ulrich, Louis-Philippe Roy, Fabrice Calmels, Hugues Lantuit, Daniel Fortier, Michael Fritz, Jorien E. Vonk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité de MontréalYukon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostGeologyArcticIce wedgeGeomorphologyDrillingPhysical geographyHydrology (agriculture)OceanographyGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warming in the Arctic causes strong environmental changes with degradation of permafrost (permanently frozen ground). Active layer deepening (gradual thaw) and permafrost erosion (abrupt thaw) results in the mobilization and lateral transport of organic carbon, altering current carbon cycling in the Arctic. Ground ice content is a crucial factor limiting our understanding and ability to determine the rates and dynamics of permafrost thaw and its impact on potential thaw subsidence rates, changes in lateral hydrological pathways and its driving mechanisms on a landscape scale. In this study we investigate ground ice content and its characteristics across the most dominant landscape units of the Yukon coastal plain (Canadian Arctic), using two spatially and technically contrasting approaches. In our bottom-up approach, twelve permafrost cores were collected from moraine, lacustrine, fluvial and glaciofluvial deposits using a SIPRE corer (mean drilling depth of 2 m) in spring of 2019. Ground ice and sediment contents within polygon centers were analyzed and classified using computed tomography and image recognition software (k-means). Our top-down approach quantified ice-wedge volumes from remote sensing imagery tracing the circumference of polygon troughs over the same area. Preliminary results - extrapolated to the entire coastal plain - show that the ground-ice content in polygon centers vary significantly from massive ice in the polygon troughs (wedge-ice). Total ice volume was estimated around 80.2 vol.-%, of which 68.2 ± 18.1 vol.-% was attributed to ground ice in polygon centers, and 12 ± 3.1 vol.-% of the landscape is massive ice in wedge-ice along polygon troughs. Additionally, differences among and between landscape units are also substantial, with highest ice volume contents in moraines landscapes, where polygon centers contain 58.8 vol.-% ground ice and wedge-ice volume is 16.2 vol.-%), while the lowest ice contents are found in glacio-fluvial deposits (22.1 vol.-% resp. 9.1 vol.-%). Our results reveal a higher average and a larger variability in ground ice contents than previously found, suggesting a need of both ground-based measurements and remote sensing imagery to further our understanding of the future landscape subsidence, but also to avoid a likely under- or overestimation associated with the chosen approach. We conclude that due to the high ground ice contents on the Yukon coastal plain, substantial changes of the permafrost landscape will occur under current warming trends. These will include subsidence, abrupt erosion, changes in hydrology and organic carbon mobilization, degradation and export processes, which will differ between landscape units.

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 enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,857

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,198 · 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'admission2
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