Initiation of an international database of geoelectrical surveys on permafrost to promote data sharing, survey repetition and standardized data reprocessing 
Notice bibliographique
Résumé
Geoelectrical methods are widely used for permafrost investigations by research groups, government agencies and industry. Electrical Resistivity Tomography (ERT) surveys are typically performed only once to detect the presence or absence of permafrost. Exchange of data and expertise among users is limited and usually occurs bilaterally. Neither complete information about the existence of geophysical surveys on permafrost nor the data itself is available on a global scale. Given the potential gain for identifying permafrost evidence and their spatio-temporal changes, there is a strong need for coordinated efforts regarding data, metadata, guidelines, and expertise exchange. Repetition of ERT surveys is rare, even though it could provide a quantitative spatio-temporal measure of permafrost evolution, helping to quantify the effects of climate change at local (where the ERT survey takes place) and global scales (due to the inventory). Our International Permafrost Association (IPA) action group (2021-2023) has the main objective of bringing together the international community interested in geoelectrical measurements on permafrost and laying the foundations for an operational International Database of Geoelectrical Surveys on Permafrost (IDGSP). Our contribution presents a new international database of electrical resistivity datasets on permafrost. The core members of our action group represent more than 10 research groups, who have already contributed their own metadata (currently > 200 profiles covering 15 countries). These metadata will be fully publicly accessible in the near future whereas access to the resistivity data may be either public or restricted. Thanks to this open-access policy, we aim at increasing the level of transparency, encouraging further data providers and fostering survey repetitions by new users. The database is set up on a virtual machine hosted by the University of Fribourg. The advanced open-source relational database system PostgreSQL is used to program the database. Homogenization and standardization of a large number of data and metadata are among the greatest challenges, yet are essential to a structured relational database. In this contribution, we present the structure of the database, statistics of the metadata uploaded, as well as first results of repetitions from legacy geoelectrical measurements on permafrost. Guidelines and strategies are developed to handle repetition challenges such as changing survey configuration, changing geometry or inaccurate/missing metadata. First steps toward transparent and reproducible automated filtering and inversion of a great number of datasets will also be presented. By archiving geoelectrical data on permafrost, the ambition of this project is the reanalysis of the full database and its climatic interpretation.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».