The Northwest Territories Thermokarst Mapping Collective: A northern-driven mapping collaborative toward understanding the effects of permafrost thaw
Notice bibliographique
Résumé
This paper documents the first comprehensive inventory of thermokarst and thaw-sensitive terrain indicators for a 2 million km2 region of northwestern Canada. This is accomplished through the Thermokarst Mapping Collective (TMC), a research collaborative to systematically inventory indicators of permafrost thaw sensitivity by mapping and aerial assessments across the Northwest Territories (NT), Canada. The increase in NT-based permafrost capacity has fostered science leadership and collaboration with government, academic, and community researchers to enable project implementation. Ongoing communications and outreach have informed study design and strengthened Indigenous and stakeholder relationships. Documentation of theme-based methods supported mapper training, and flexible data infrastructure facilitated progress by Canada-wide researchers throughout the COVID-19 pandemic. The TMC inventory of thermokarst and thaw-sensitive landforms agree well with fine-scale empirical mapping (69% to 84% accuracy) and aerial inventory (74% to 96% accuracy) datasets. National- and circumpolar-scale modelling of sensitive permafrost terrain contrasts significantly with TMC outputs, highlighting their limitations and the value of empirically-based mapping approaches. We demonstrate that the multi-parameter TMC outputs support a holistic understanding and refined depictions of permafrost terrain sensitivity, provide novel opportunities for syntheses, and inform future modelling approaches, which are urgently required to comprehend better what permafrost thaw means for Canada’s North.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».