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Enregistrement W4318949260 · doi:10.1139/as-2022-0028

Shoreline change rates and land to sea sediment and soil organic carbon transfer in eastern Parry Peninsula from 1965 to 2020 (Amundsen Gulf, Canada)

2023· article· en· W4318949260 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rodrigue Tanguy, Dustin Whalen, Gonçalo Prates, Gonçalo Vieira

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaEuropean Commission
Mots-clésPeninsulaOceanographyGeologyPARRYSedimentShoreTotal organic carbonPhysical geographyArchaeologyGeomorphologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Arctic warms, permafrost coasts are eroding faster, threatening coastal communities, habitats, and altering sediment and nutrient budgets. The western Canadian Arctic is eroding at a rapid pace, however little is known on changes occurring in the Amundsen Gulf area. This study was conducted in the eastern coast of Parry Peninsula, a neglected rock-dominated coastal area. We used orthorectified aerial photos of 1965 and 1993 and very-high resolution satellite imagery of 2020 to manually delineate the shoreline according to backshore and foreshore centered approaches. Shoreline change rates were calculated and sediment and Organic Carbon transfer from land to sea estimated using digital elevation model, the Northern Circumpolar Soil Carbon Database and ground-ice content. The results show a mean erosion rate of 0.12 m/yr for the backshore zone and 0.16 m/yr for the foreshore zone, with increasing erosion in the Paulatuk Peninsula in recent decades. The average sediment transfer from land to sea was 20 m<sup>3</sup>/m/yr and the SOC flux was 7 kg C/m/yr. We highlight the importance of using the cliff-top as shoreline reference to accurately estimate sediment and SOC transfers, an approach neglected in automatic shoreline delineation techniques based on remote sensing imagery using the waterline.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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