Vertical distribution of excess ice in icy sediments and its statistical estimation from geotechnical data (Tuktoyaktuk Coastlands and Anderson Plain, Northwest Territories)
Notice bibliographique
Résumé
Excess ice, found as massive ice and within icy sediments, is an important variable to quantify as it is a dominant control on the terrain and geotechnical response to permafrost thaw. A large amount of permafrost borehole data are available from the Tuktoyaktuk Coastlands; however, field geotechnical assessments typically only involve the estimation of visible ice. To add significant value to these data sets, a cryostratigraphic data set collected along the Inuvik–Tuktoyaktuk Highway (566 boreholes) is used to develop a beta regression model which predicts the excess ice content of icy sediments based on interval depth, visible ice content, material type, and Quaternary deposits. The resulting predictions are compared to recorded massive ice intervals and show that ground ice within icy sediments can contribute up to 65% of the excess ice and potential thaw strain within the first 10 m from the surface in this area. This study shows the general applicability of this approach and indicates that comparable, quantitative data on ground ice conditions should be collected with drilling programs to derive geotechnical variables and reduce modelling uncertainties so that ground ice data are available for quantitative analysis.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».