Ground ice content of the frozen active layer and near-surface permafrost in the Rankin Inlet area, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the context of climate change, the distribution and amount of ground ice in permafrost is critical to evaluate surface disturbances and geohazard risks.Ground ice conditions are poorly defined in northwestern Hudson Bay in the central Canadian Arctic, an area with renewed development interest.Here, we report on the near-surface (< 2 m) ground ice content of the frozen active layer and permafrost from three sites with different surface materials near Rankin Inlet, Nunavut.Cores were retrieved from nearshore, till, and alluvial deposits (all intermixed with marine sediments).Ground ice content derived from CT scan images and laboratory measurements suggested a relatively high abundance of ground ice in the nearshore marine sediments and alluvial/marine sediment cores with a lower overall content in the till/marine sediment core.Computed tomography scan analyses commonly underestimated volumetric ice content compared to laboratory measurements.This may have been caused by the coarse pixel resolution of our CT scan images (0.6 mm), making the pore space diameters of our sampled fine sediments partially unresolvable.Further, in situ seasonal thaw settlement measurements taken at each site from heave sleeves corroborated our laboratory-derived excess ice content measurements reasonably well.Excess ice content measurements were also used to predict active layer thickness increases and ground subsidence under future air temperature increases.Overall, our study provides new information on ground ice conditions in the Rankin Inlet area of Nunavut.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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».