Near‐surface geophysical imaging of a thermokarst pond in the discontinuous permafrost zone in Nunavik (Québec), Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, high resolution ground‐penetrating radar (GPR), electrical resistivity tomography (ERT), and spectral‐induced polarization tomography (SIPT) were used to (i) delineate characteristic solifluction features, (ii) map the ice distribution, and (iii) assess subsurface water content and permeability in the surrounding rampart of a thermokarst pond in the discontinuous permafrost zone. The study site is located in the Tasiapik Valley near Umiujaq in Nunavik (Québec), Canada, which benefits from decades of geological mapping, geophysical investigation, and monitoring of ground temperature and thaw subsidence, providing an extensive understanding of the cryohydrogeological context of the area. The results of geophysical investigation undertaken in this study were cross validated using core sampling, laboratory core analysis, and in situ ground temperature and water content monitoring. Based on this investigation, a conceptual model was derived and compared to the stratigraphy of cross‐section described in literature in finer‐grained context. Very good consistency was found from one in situ geophysical survey to another, as well as between the derived stratigraphic models and the ground truth. The combination of all the available data allowed the development of a detailed cryohydrogeological model across the studied thermokarst pond, which highlights the effect of lithology, topography, and land cover on the distribution and mobility of water in the ground.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».