PermaRail: a transdisciplinary approach to increase railway resilience to degrading permafrost terrain under a warming climate
Notice bibliographique
Résumé
Across the Canadian permafrost zones, access to stable linear infrastructure networks is critical for the well-being of Northern Communities and the Canadian economy.The Hudson Bay Railway (HBR), the first major transportation infrastructure built over permafrost in Canada, is now facing significant climate-driven stability and drainage issues that have been exacerbated by climate change.These issues increase maintenance costs and threaten user safety.The focus of this transdisciplinary project is to identify and characterize permafrost-related hazards along the railway corridor and investigate potential mitigation measures for improving rail stability and minimizing risk.A multi-year comprehensive field program is currently underway to map, characterize, assess, and monitor ground and rail conditions, including permafrost, ice, soil, and surface water conditions.This field program, supplemented with experimental and numerical analyses at targeted pilot sites, will provide the basis to identify high-risk locations and support a quantitative assessment of mitigation and adaptation options under different climate scenarios.By developing a risk-based framework to assess degrading permafrost-related hazards, as well as design and mitigation best practices for railways, the long-term goal of this project is to improve the resilience, sustainability, performance, and safety of the Hudson Bay Railway.This project aims to address the unique transportation needs and priorities of specific communities in Northern Manitoba and contribute to Canadian expertise and leadership in the management of current and future linear infrastructure in permafrost regions around the world. 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».