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Enregistrement W4281629625 · doi:10.1144/m58-2022-11

Permafrost geomorphology

2022· article· en· W4281629625 sur OpenAlexaffabout
C. R. Burn, Antoni G. Lewkowicz

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Memoirs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostSolifluctionThermokarstGeologyFrost heavingGeomorphologyFrost weatheringRock glacierPhysical geographyTerrainGlacierGeotechnical engineeringGlacial periodSoil scienceGeographySoil waterCartographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Permafrost geomorphology came of age in 1965–2000, evolving from a field-based subdiscipline largely based on qualitative observation to one of detailed process measurement, field experimentation, and analytical modelling. In this, the development of permafrost geomorphology exemplified the change in geomorphology as a whole. Fundamental advances were made in understanding the development of ice wedges and ice-wedge polygons and the genesis and growth of closed-system pingos, especially by J. Ross Mackay working in the continuous permafrost terrain of the western Canadian Arctic coastlands. Mackay also investigated moisture movement in relation to the ground thermal regime, which led to seminal insights regarding ground freezing, frost heave, near-surface ground ice development, and hummocky micro-relief. Others used these ideas to examine frost shattering of rocks and the development of sorted circles, as most well known from Svalbard. In the second half of the period, measurements of permafrost creep and deformation of hillslopes and rock glaciers were presented, complementing antecedent measurements of solifluction in the active layer. Significant investigations of thermokarst development foreshadowed the preoccupation with permafrost thaw that now gathers so much attention.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

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
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,227
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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