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Enregistrement W4386881402 · doi:10.1139/as-2022-0032

Impacts of shrub removal on snow and near-surface thermal conditions in permafrost terrain adjacent to the Dempster Highway, NT, Canada

2023· article· en· W4386881402 sur OpenAlexafffundvenueabout
Emily A. Cameron, Trevor C. Lantz, Steven V. Kokelj

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésShrubPermafrostSnowEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Soil waterTerrainAtmospheric sciencesSoil scienceGeologyEcologyGeomorphologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Peel Plateau, NT, Canada, is an area underlain by warm continuous permafrost where changes in soil moisture, snow conditions, and shrub density have increased ground temperatures next to the Dempster Highway. In this study, ground temperatures, snow, and thaw depth were monitored before and after tall shrub removal (2014). A snow survey after tall shrub removal indicated that snow depth decreased by a third and lowered winter ground temperatures when compared with control tall shrub sites. The response of ground temperatures to shrub removal depended on soil type. The site with organic soils had cooler winter temperatures and no apparent change in summer temperatures following shrub removal. At sites with mineral soil, moderate winter ground cooling insufficiently counteracted increases in summer ground heat flux caused by canopy removal. Given the predominance of mineral soil along the Dempster, these observations suggest tall shrub removal is not a viable short-term permafrost management strategy. Additionally, the perpendicular orientation of the Highway to prevailing winter winds stimulates snow drift formation and predisposes the site to warmer permafrost temperatures, altered hydrology, and tall shrub proliferation. Subsequent research should explore the effectiveness of tall shrub removal at sites with colder winter conditions or different snow accumulation patterns.

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)0,001
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 enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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