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Enregistrement W4322002727 · doi:10.5194/egusphere-egu23-12531

Connection between thermal stress and frost quakes

2023· preprint· en· W4322002727 sur OpenAlexaboutno aff
Jarkko Okkonen, Nikita Afonin, Emma-Riikka Kokko, Elena Kozlovskaya, Kari Moisio, R. M. Neupauer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrost (temperature)SnowGeologyArcticPermafrostFrost heavingStress (linguistics)TectonicsGeotechnical engineeringFrost weatheringClimatologySeismologySoil waterGeomorphologySoil scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global warming is affecting the Arctic more significantly as it is warming faster than other places on Earth. The consequences for Arctic as well as sub-Arctic environment are not well understood. Observations in the past decades and climate change impact analysis predicts clear changes in snow cover and snow melt but consequences to frozen soil and related phenomena such as frost quakes are unclear. Frost quakes are non-tectonic seismic events that occur when freezing of water in saturated soils or rocks results in sudden release of seismic energy. Compared to traditional tectonic earthquakes in seismology, frost quakes are much less studied, as they usually occur at random, or less predictable, rarely instrumented locations. Reports and news of frost quakes, resulting in mechanical damage to the pavements, roads and buildings have been received recently from different locations in Finland, Canada and USA and connections between air temperature and frost quakes have been found. The conceptual model of frost quakes is well known but a methodology to predict the occurrence of frost quakes have been missing. In our study, we present a methodology to investigate the connection between thermal stress and frost quakes. Thermal stress is a function of temperature, which can be measured or calculated. We used a hydrological model to calculate snow depth, snow melt rate and soil temperature at different depths in soil. We show that rapid decrease in temperature can cause a thermal stress that is higher than fracture toughness and strength of the soil‐ice mixture. A swarm of frost quakes occurred on 6 January 2016, in in the city of Oulu in Central Finland (sub-Arctic environment). Some of the frost quakes created ruptures in soil, building foundations, and roads. We show that origin of frost quakes was related to rapid decrease in air temperature from -12 °C to –29 °C that created thermal stress in frozen soil and roads which could not withstand the stress.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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