Factors affecting river turbidity in a degrading permafrost environment: the Tasiapik River, Umiujaq (Nunavik)
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on spatiotemporal changes in water turbidity in relation to permafrost to document the impact of meteorological conditions and water flow on hydro-sedimentary processes in northern regions. Starting in June of 2019, water turbidity data were collected at six sites along the Tasiapik River (Nunavik). A statistical analysis was completed based on records of water turbidity, precipitation, water flow, and air temperature. Our results show a significant correlation between air temperatures and turbidity, with a correlation of up to r = 0.59. These correlations depend on the location of the site along the river and the time of the study period (June–October 2019). The flow rate was the primary factor that caused variations in the turbidity of the Tasiapik River. Our results showed that following an increase in flow rate, there was an almost simultaneous increase in turbidity due to erosion of the banks. The duration and intensity of precipitation events are also important factors affecting the process of sediment transport. Even though meteorological conditions play an important role in turbidity variation, other characteristics of the site such as the topography and the existence of thermokarst lakes are additional factors that influence the dynamics of sediment transport in the Tasiapik River.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».