Transferring Cryosphere Knowledge between Mountains Globally: A Case Study of Western Canadian Mountains, the European Alps and the Scandes
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost is present in mountains globally, yet most research has been focussed in the small area covered by the European Alps. This paper presents a method for comparing regional climates at a coarse scale to highlight similarities and differences between the European Alps and the Scandes to western Canadian mountain regions with permafrost. Climate variables from the ERA5 reanalysis relevant to mountain permafrost are averaged over the 1986–2005 period and compared. This helps to understand where permafrost conditions can be compared and where new research is needed. In this application, we conclude that a direct transfer of knowledge about ground temperature regimes and spatial patterns from the Scandes and Alps to western Canada is inappropriate because (1) the areas in western Canada receive more radiation than those in the Scandes, and less than in the Alps, (2) the areas in western Canada are more continental than the Scandes and the Alps, (3) the areas in western Canada extend into much colder conditions that the Scandes and the Alps, and (4) overlap in climatic variables is concentrated in small areas. Further research is needed to understand permafrost in mountains of western Canada.Despite the imperfections of reanalysis products, they present a unique and homogeneous data source for the remote and sparsely measured cryosphere regions. As such, this method can better inform the transfer of cryosphere knowledge between mountains globally.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».