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Enregistrement W4392935350 · doi:10.5194/hess-2023-297-rc1

Comment on hess-2023-297

2024· peer-review· en· W4392935350 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study evaluates the seasonal and inter-seasonal temperature regime of small tundra ponds ubiquitous to an extensive low-gradient wetland in the Canadian High Arctic. Pond temperatures can modify evaporation and ground thaw rates, losses of greenhouse gases and control the timing and emergence of insects and larvae critical for migratory bird feeding habits. We focus our study on thaw ponds with a range of hydrologic linkages and sizes across Nanuit Itillinga, formerly known as Polar Bear Pass (PBP), Bathurst Island, and whenever possible, compare their thermal signals to other Arctic ponds. Pond temperatures and water levels were evaluated using temperature water level loggers and verified by regular manual measurements. Other environmental data collected included microclimate, frost table depths and water conductivity. Our results show that there is much variability in pond thermal regimes over seasons, years, and space. Cumulative relative pond temperatures were similar across years, with ponds normally reaching 10–15 °C for short to longer periods except in 2013, a cold summer season when pond temperatures never exceeded 5 °C. Pond frost tables and water conductivities respond to variable substrate conditions and pond thermal patterns. This study contributes to the ongoing discussion of climate warming and its impact on Arctic landscapes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5780,375

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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'admission2
Résumé présentoui

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