Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Ground ice maps at circumpolar or hemispherical scales offer generalised depictions of abundance across broad geographic regions. In this paper, the effect of surficial geology mapping scale on modelled ground ice abundance is examined in the Slave Geological Province of the Canadian Shield, a region where the geological and glacial legacy has produced a landscape with significant variation in surface cover. Existing model routines from the Ground ice map of Canada (GIMC) were used with a 1:125 000 scale regional surficial geology compilation and compared to the national outputs, which are based on surficial geology at 1:5 000 000 scale. Overall, the regional scale modelling predicts much more ground ice than the GIMC due to greater representation of unconsolidated sediments in the region. Improved modelling accuracy is indicated by comparison of outputs to available empirical datasets due to improved representation of the inherent regional heterogeneity in surficial geology. The results demonstrate that the GIMC significantly underestimates the abundance and distribution of ground ice over Canadian Shield terrain. In areas with limited information on ground ice, regional-scale modelling may provide useful reconnaissance-level information to help guide field-based investigations required for planning infrastructure development. The use of current small-scale ground ice mapping in risk or cost assessments relating to permafrost thaw may significantly influence accuracy of outputs in areas like the Canadian Shield where surficial materials range from bedrock to frost-susceptible deposits over relatively short distances.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,222 | 0,166 |
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 ».