Predicting the future hydrology of western Canadian Arctic watersheds dominated by thermokarst lakes
Notice bibliographique
Résumé
Across extensive areas of the Arctic, watersheds have a myriad of lakes that cover up to 50% of the total surface area and can be linked together in complex streamflow networks.Warming of ice-rich permafrost has significant impacts on the interactions between surface water, shallow surface water, lakes, and streamflow.Most of these lakes formed from the melting of massive ground ice over the past millennia and are termed thermokarst lakes.Thermokarst lakes are susceptible to rapid, or catastrophic, drainage due to permafrost degradation, especially where ice-wedge polygons occur in low-lying areas adjacent to these lakes.These drainage events are increasing as of recent, for reasons unknown, and can create extreme floods that are a risk to people and infrastructure located downstream, and the destruction of fish habitat.To answer key questions related to this apparent crossing of a key tipping point in the viability of these lakes, this is a review of the new projects we have initiated at the Trail Valley Creek research station, north of Inuvik, NT, to investigate the controls on thermokarst lake drainage.We will use a combination of field observations, satellite data, remote sensing, and ultra high-resolution modelling focused on thermokarst lakes, ice-wedge polygons, and the impact of beaver activities, to answer key questions related to the history of lake drainage over the last 70 years and consider the future viability of these lakes.Insights gained from this study will help support climate change mitigation efforts for northern communities and ecosystems.1
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».