Characterizing drained lake basins across the Arctic 
Notice bibliographique
Résumé
Lakes and drained lake basins (DLB) are common landforms in permafrost lowland regions in the Arctic and widely cover 50% to 75% of the landscape in parts of Alaska, Siberia, and Canada. Lakes and DLBs create a heterogeneous and dynamic mosaic of terrain units, providing unique habitats for flora and fauna. Lakes and drained lake basins in permafrost regions play a crucial role in the regions landscape and ecosystem processes, influencing permafrost dynamics, biogeochemical processes, the hydrologic regime, as well as carbon cycling and greenhouse gas emissions. Depending on time passed since drainage of a given DLB, characteristics like surface roughness, vegetation, moisture, and abundance of ponds may vary between basins. Spatial heterogeneity within a single basin also varies between basins of different age. The mosaic of vegetative and geomorphic succession within DLBs and the distinct differences between DLBs and surrounding areas can be discriminated with remote sensing and used to derive a landscape-scale classification. In situ observations of these surface characteristics of DLBs are crucial for a better understanding of these features but can only describe a small percentage of existing DLBs.In this study, we use a novel pan-Arctic assessment on DLB occurrence and the ESA Permafrost_cci circumpolar landcover unit data set based on Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite imagery to assess the inter and intra-DLB spatial heterogeneity of surface characteristics. Building on existing research, we sort DLBs into distinct groups corresponding to previously published DLB age classification schemes (young, medium, old and ancient DLBs). DLB groupings show different landcover distribution within the basins, allowing for assumptions about the relative time passed since a drainage event occurred. To compliment and verify our remote sensing-based approach, a wide array of field data was collected at multiple sites across the Arctic, including on the Alaska North Slope. First results show distinct differences between DLBs within the study area, based on the landcover occurring within basins and other surface properties. Comprehensive mapping and characterizing of DLBs on a circumpolar scale will allow for improved parametrization of regional to pan-Arctic modeling efforts and improve our understanding of DLBs as a crucial landform in Arctic permafrost landscapes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».