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Enregistrement W4392619997 · doi:10.5194/egusphere-egu24-15928

Field study of permafrost molards from diverse origins of landslides in Matanuska Valley, Alaska

2024· preprint· en· W4392619997 sur OpenAlexaboutno aff
Calvin Beck, Susan J. Conway, Costanza Morino, Bretwood Higman, Bill Billmeier, Marianne Font

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPermafrostLandslideGeologyDebrisGeomorphologyTerrainPhysical geographyRockfallGeographyOceanographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permafrost is receding and warming globally due to current climate change trends. Mountain regions with areas of discontinuous to isolated permafrost are especially sensitive to these changes. In high relief mountainsides, ground ice can be essential in stabilising mountain slopes and can result in slope failures if this ice degrades. To determine the state of degrading permafrost and related slope failures, we studied the Matanuska Valley in Alaska (USA), an area characterised by a high density of landslides with permafrost molards .Permafrost molards are cones of loose debris that can be found in landslide deposits in periglacial terrains, originating from ice-cemented blocks of debris that are transported down-slope within the landslide. These ice-cemented blocks are fragmented parts of the frozen material initially located in the landslide source area. Therefore, they can indicate the presence of degrading permafrost at the level of the detachment zone. Landslides containing permafrost molards have been detected in geographically and geologically diverse regions such as Argentina, Canada, Colorado, the European Alps, Greenland, Iceland, and Norway.Our Alaskan field site contains 9 molard landslides within only a 15 km radius. These densely clustered landslides have a unique variety of geological, geomorphological and dynamic characteristics. This allows us to study a large parameter space of permafrost slope instabilities within a small region. Therefore, we studied the following five molard landslides in detail: Amulet, East and West Index Lake, Yellowjacket, and Matanuska River 2021 landslide.These landslides are diverse in terms of landslide type, transported volume, run-out length, source materials, expositions, and altitudes. For instance, the Matanuska River 2021 landslide is a rotational slide of initially forested terrain with the head scarp at 780 m.a.s.l., and with a length of ~400 m plunging into the Matanuska River. In contrast, the Amulet landslide is a channelized debris slide with the head scarp at 1500 m.a.s.l., a run out length of ~2100 m, and with hundreds of molards with diameters ranging up to 44 m in the landslide deposits.To document the variability between these landslides, we performed traditional geomorphological and geological field measurements, dug transects in the molards, took samples, and we obtained digital terrain models of the landslides by drone-based photogrammetry. We acquired drone-based photogrammetry data of Yellowjacket landslide only two weeks after the failure, before the initial ice-cemented blocks fully degraded, as well as four years after the slope failure. For the first time, this allows us to compare spatial data of permafrost molards before and after the degradation of the initial ice-cemented blocks and to perform statistical analysis on this data.We investigated molard shape, size, and size-distribution parameters to compare these to variables such as source material and expected permafrost conditions. This allows us to confine the composition of the initially ice-cemented blocks of debris, which will help us to understand under what conditions molards can form. In the future, this will allow us to quantify the currently often uncertain state of mountain permafrost more precisely.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,231 · 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
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