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Enregistrement W4311683731 · doi:10.1029/2022gl100559

Recent Intensification (2004–2020) of Permafrost Mass‐Wasting in the Central Mackenzie Valley Foothills Is a Legacy of Past Forest Fire Disturbances

2022· article· en· W4311683731 sur OpenAlexafffundabout
Joseph M. Young, Alejandro Alvarez, Jurjen van der Sluijs, Steven V. Kokelj, Ashley Rudy, Alex McPhee, Benjamin J. Stoker, Martin Margold, Duane Froese

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésPermafrostMass wastingDisturbance (geology)GeologyFoothillsClimate changeLandslideArcticPhysical geographyTerrainEarth scienceHydrology (agriculture)GeomorphologyEcologyOceanographyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effects of recent climate change are accelerating permafrost thaw, including ice‐rich landscapes of the western Canadian Arctic. However, regional drivers of permafrost slope failure in hillslopes with warm, thin permafrost remain poorly understood. Repeat satellite imagery (1984–2020) indicates rapid increases in retrogressive thaw slumps (RTSs) and deep‐seated permafrost landslides (DSPLs) since 2004, indicating a change in slope stability thresholds in an area that otherwise appeared thaw stable. The widespread occurrence of DSPL represents a contrasting geomorphic response to the RTS‐dominated ice‐rich permafrost landscapes. In this study area, RTS and DSPL occur predominantly in areas that were burned by forest fires in the 1990s, indicating a legacy thermal disturbance that preconditioned permafrost hillslopes for failure. The relations between historic fires and the later development of widespread permafrost slope failures represent an outstanding example of the complex interactions between inherited landscape sensitivity in ice‐rich terrain and ongoing climate change.

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 enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,744

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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