Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Along much of the Arctic coast, shoreline retreat and sea level rise combine to inundate permafrost. Once inundated by seawater permafrost usually begins to degrade. Tuktoyaktuk Island (Beaufort Sea, NWT, Canada) is an important natural barrier protecting the harbor of Tuktoyaktuk, but will likely be breached within the next three decades. The state of subsea permafrost and its depth distribution around the island are, however, still largely unknown. We collected marine electrical resistivity tomography (ERT) surveys (vertical electrical soundings) north and south of Tuktoyaktuk Island using a floating cable with 13 electrodes in a quasi-symmetric Wenner-Schlumberger array. We filtered the data with a new approach to eliminate potentially falsified measurements due to a curved cable and inverted the profiles with a variety of parameterizations to estimate the position of the top of the ice-bearing permafrost table (IBPT) below the sea floor. Our results indicate that north of Tuktoyaktuk Island, where coastal erosion is considerably faster, IBPT depths range from 5 m below sea level (120 m from the shoreline) to around 20 m bsl (up to 800 m from the shoreline). South of the island, the IBPT dips more steeply and lies at 10 m bsl a few meters from the shore to more than 30 m bsl 200 m from the shore. We discuss how marine ERT measurements can be improved by recording electrode position, but choices made in data inversion can be a more likely source of uncertainty in IBPT position than electrode positions. At Tuktoyaktuk Island, IBPT depths below the sea floor increase with distance from the shoreline; comparing the northern and southern sides of the island, its inclination is inversely proportional to coastline retreat rates. On the island’s north side, historical coastal retreat rate suggests a mean degradation rate of 5.3 ± 4.0 cm/yr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,028 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».