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Enregistrement W4226175192 · doi:10.4095/329969

Geomorphic feature inventory along the Dempster and Inuvik to Tuktoyaktuk highway corridor, Yukon and Northwest Territories

2022· report· en· W4226175192 sur OpenAlexaffabout
W E Sladen, R J H Parker, Peter Morse, S V Kokelj, Sharon L. Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostLandformTerrainGeologyThermokarstSatellite imageryShapefilePhysical geographyTransectGeospatial analysisRemote sensingGeomorphologyCartographyGeographyMetadataOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thaw of permafrost and associated ground ice melt can reduce ground stability, modify terrain, and reconfigure drainage patterns affecting terrestrial and aquatic ecosystems and presenting challenges to northern infrastructure and societies. The integrity of ground-based transportation infrastructure is critical to northern communities. Geomorphic features can indicate ground ice presence and thaw susceptibility. This Geological Survey of Canada Open File presents the digital georeferenced database of landforms identified in continuous permafrost terrain using high-resolution satellite imagery. The database is for a 10 km-wide corridor centered on the Dempster and Inuvik-Tuktoyaktuk highways. This 875 km-long transect traverses a variety of geological and physiographic terrain types, including glaciated and non-glaciated terrain, in the northcentral Yukon and northwestern Northwest Territories, where variation in climate, relief, ecology, and disturbance have produced a variety of periglacial conditions. We identified geomorphic features in high-resolution (0.6 m) satellite imagery visualized in 3D, and digitized them in ArcGIS. We used custom Python scripts to populate the attributes for each geomorphic feature. A total of 8746 features were mapped by type and categorized within three main classes: hydrological (n = 1188), mass movement (n = 2435), and periglacial (n = 5123). Features were identified at 1:10 000 and mapped at 1:5000. This report presents the geospatial database in ESRI shapefile, Keyhole Markup Language (KML), and comma-delineated formats.

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 enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,943

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
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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