Thermal contraction crack polygons in Nunavik (northern Quebec): Distribution and development of polygonal patterned ground
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We evaluated the spatial distribution and morphological variability of thermal contraction crack polygon (TCCP) networks across Nunavik, a 440,000‐km 2 region of northern Québec that spans the northward transition from discontinuous to continuous permafrost. A population of 4,567 TCCP sites was sampled and analyzed from 80,737 georeferenced high‐resolution aerial photographs and 264,504 km 2 of ESRI satellite basemaps. For each site, six parameters were inventoried and compiled into a database: (a) network geometric arrangement; (b) intersection angles; (c) number of subdivisions and nested polygons (referred to as generations of development); (d) dominant polygon morphology; (e) surficial geology; and (f) vegetation cover. Statistical analyses of the tabulated data revealed a strong association between Holocene glacial, glacio‐fluvial, fluvial, marine, and organic landforms and the different intersections angles in the networks, providing insight into how the processes of thermal contraction cracking function and manifest geomorphically across varied permafrost landscapes. Orthogonal polygons (intersection angle of 90°) dominate on flat terrains where the thermo‐mechanical stresses are probably spatially homogeneous. Hexagonal (angles of 120°) and poorly structured polygons tend to form where topography variability probably generates heterogeneous heat flow patterns and thermo‐mechanical stresses in the ground, resulting in irregular cracking patterns.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».