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Enregistrement W4399429329 · doi:10.52381/icop2024.86.1

Using RADARSAT constellation mission imagery to support talik mapping, Rankin Inlet, Nunavut, Canada

2024· report· en· W4399429329 sur OpenAlexaffabout
W E Sladen, A -M LeBlanc, J Chartrand, J.J. van der Sanden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostInletGroundwaterBathymetrySurface waterGeologyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Physical geographyRemote sensingGeographyGeomorphologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In continuous permafrost regions, taliks (perennially unfrozen ground) are mainly found beneath lakes that do not freeze to their bottom.Open taliks penetrate permafrost and provide conduits between surface water and groundwater.Knowledge of these pathways is critical for mining projects to understand mine-water inflow and assess the effects of mining activities on the groundwater-surface water system.Among other factors, talik extent is a function of lake bottom temperature, lake size, and the presence of shallow terraces, where bottom-fast ice (BFI) may occur.In this paper, we use RADARSAT Constellation Mission (RCM) imagery to support the classification of lakes with potential for open taliks in the Rankin Inlet area, Nunavut.We use RCM images collected in December 2022 and March 2023 to classify pixel values as BFI or floating ice (FI) based on image differencing and a threshold of -2 dB.The classified BFI showed good agreement with available bathymetry and field measurements.Ninety-nine percent (98.9%) of BFI mapped coincided with lake depths < 2 m.Lake depths < 0.5 m were classified as having on average 28.4% BFI.The lower proportion of BFI at the shallow depths is likely related to the timing of the reference RCM image.Classified BFI was less than half as extensive as lake terraces determined from multi-spectral imagery, suggesting that this methodology would result in a greater number of lakes with potential taliks.These results could be improved by obtaining imagery earlier in the season before BFI is established.1

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

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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