Increases in highway maintenance costs in a permafrost environment undergoing climate change, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of infrastructure vulnerability to climate change in permafrost environments has emphasized increases in ground temperature, deepening of the active layer, and differential settlement.Hydrological factors are less emphasized.Yukon's Transportation Maintenance Database records expenses for 61 activities on the 21 maintenance sections of the territorial highway network.The costs associated with snow clearing, icing control, washout repair, and landslide removal have been examined from April 1994 to March 2022.These are directly related to climate and are primarily associated with hydrologic processes.For Yukon's entire highway network, climate-related maintenance expenditures have increased by $169,000 per year (in constant 2021 CA$) since 1994.Topography, surficial deposits, permafrost, and climate create specific sub-regional financial responses to a changing environment.For example, snow clearing expenditures are greatest for highways in the Coast Mountains region (now over $600,000 per year), icing control expenditures dominate on the Silver Trail in the discontinuous permafrost zone (over $250,000 annually), while intermittent clearing of landslides and repair of washouts are greatest for the Ogilvie section of the Dempster Highway in steeply sloping terrain and continuous permafrost ($825,000 in 2013).This paper presents expenditure profiles for seven representative maintenance camps in distinct physiographic and permafrost environments within the highway network.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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».