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Enregistrement W4392589632 · doi:10.5194/egusphere-egu24-792

Distribution of ice-wedge polygons in Kangerlussuaq, Western Greenland, and association with other periglacial landforms 

2024· preprint· en· W4392589632 sur OpenAlexaff
Axel Noblet, Anna Grau Galofre, G. R. Osinski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyLandformWedge (geometry)Physical geographyGeomorphologyGeochemistryGeographyGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigating the regional distribution of ice-wedge polygons allows for the estimation of permafrost conditions in periglacial environments, assess its vulnerability to degradation and anticipate how ice-wedge polygons will respond to climate change. Here we investigate the spatial distribution, substrate, and geometric properties of ice-wedge polygons as well as their relationship with other periglacial landforms in Western Greenland near the settlement of Kangerlussuaq. Ice-wedge polygons are networks of interconnected ice-filled fractures that develop in periglacial environments during cyclical drops of temperatures. To investigate the current state of ice-wedge polygons near Kangerlussuaq we conducted a field campaign in July 2023 as part of the Europlanet Transnational Access program. We mapped and characterized ice-wedge polygons using a series of 2004 aerial photographs and our field observations. Polygons in our research area are decameter scale and are found on hillslopes in a sandy loess material that is overlain by a layer of peat and vegetation. We have observed polygons on hillslopes as steep as 36° which suggests that the slope material in our study area is stable and resistant to solifluction. While the polygons themselves did not display any substantial morphological modification between the 2004 aerial photographs and our study, we observed signs of rapid slope modification in the form of active layer detachment slides (ALDS). These relatively small slides (1.2-1.5 × 102 m3) overprinted ice-wedge polygons morphologies downslope, effectively obscuring the polygons without removing them. The frequency of ALDS in permafrost area could increase under the current context of warming temperatures in the Arctic, which would locally affect the ability of any satellite or aerial based studies to detect ice-wedge polygons on the affected hillslopes. We find that polygons are anti correlated with earth hummocks, another type of periglacial landform that develops in poorly drained sites. This suggests that the presence of polygons on a slope modifies the local hydrology by increasing the drainage efficiency, which inhibits the formation of earth hummocks. Our field observations indeed indicate that polygon troughs modify the local drainage and act as water tracks. We observed soil piping and mobilization of small volumes (~1m3) of subsurface material along these troughs. This removal of material is probably facilitated by the absence of coarse material in the sandy loess that composes these slopes. While the extensive vegetation cover in our study area most probably increases the ground resistance to surface erosion via root consolidation and absorption of ground moisture, we suggest that subsurface erosion along polygon troughs will increase if the magnitude of water flow on these hillslopes increases, which should be expected under the current context of wetter-than-normal conditions in the Arctic due to climate change. Finally, we find that 64 % of all polygonised areas we mapped are found on north-west facing hillslopes and 76% are found on slopes steeper than five degrees, which indicate that topography and insolation have been the most likely controls for the development of ice-wedge polygons in this region.

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)0,000
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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