Hillslope erosional features and permafrost dynamics along infrastructure in the Arctic Foothills, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abrupt thaw of ice‐rich permafrost in the Arctic Foothills yielded to the formation of hillslope erosional features. In the infrastructure corridor, we observed thermal erosion and thaw slumping that self‐healed near an embankment. To advance our understanding of processes between infrastructure and hillslope erosional features (INF‐HEF), we combined climate and remote sensing analyses to field investigations to assess an INF‐HEF system and validate our findings in a broader area along the infrastructure corridor. We identified that thaw consolidation along an embankment formed a thermokarst ditch that was ubiquitous in the broader study area, and which was extensively affected by shrubification and supported other positive feedback (e.g., snow accumulation, water impoundment, and weakened vegetation mat). The thermokarst ditch facilitated channelization of cross‐drainage water, thus increasing the terrain vulnerability to thermal erosion that evolved into thaw slumping after heavy rainfalls. The terrain resilience to thaw slumping benefited from the type of ground ice and topography prevailing at our site. The lateral discontinuity of massive ice in an ice‐wedge polygonal system (i.e., interchange soil and massive ice) compounded to a low‐slope gradient with topographic obstacles (e.g., baydzherakhs) decreased slumping activity and supported self‐stabilization.
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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) | 0,001 | 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 ».