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Enregistrement W4399430949 · doi:10.52381/icop2024.74.01

Ground temperature monitoring and permafrost distribution mapping, Coffee Mine Project, Yukon

2024· report· en· W4399430949 sur OpenAlexafffundabout
Vladislav Roujanski, Ernest Palczewski, Javed Iqbal, Shirley McCuaig

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensTetra Tech (Canada)
Organismes subventionnairesGoldcorp
Mots-clésPermafrostGeologyBoreholeOverburdenBedrockLandformDrillingTopographic Wetness IndexFrost heavingCoringDigital elevation modelTerrainElevation (ballistics)Hydrology (agriculture)GeomorphologyGeotechnical engineeringRemote sensingGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tetra Tech completed several geotechnical investigation programs in support of the proposed development of the Coffee Mine Project (the Project) owned by Newmont.The Project is located in west-central Yukon, in the discontinuous permafrost zone.A key objective was to acquire permafrost data, including ground temperature and ground ice content information, that would allow design of the mine infrastructure.Tetra Tech's geotechnical investigations, completed between 2015 and 2019, consisted of coring overburden and bedrock with a helicopter-transportable diamond drill rig.Chilled drilling fluid was used to minimize thermal disturbance of permafrost and recover undisturbed frozen core samples.Twenty multi-bead ground temperature cables and numerous single-bead thermistor strings were installed in some of the 103 geotechnical boreholes completed to determine ground thermal conditions and monitor changes in permafrost temperatures.The data collected allowed for accurate mapping of permafrost distribution.The surface appearance of terrain units where permafrost conditions were confirmed was extrapolated, and slope aspect and geobotanical indicators of permafrost occurrence were also used to map permafrost extent in areas lacking boreholes.Calculations of permafrost distribution within the Project Area show that approximately 61% of the mapped area is underlain by warming, locally ice-rich permafrost.Geospatial machine-learning models were created based on terrain derivatives (slope, aspect, elevation, topographic position index, and landforms), available orthoimage information (vegetation indices), and were compared to the newly mapped permafrost distribution (about 8,000 ha) to predict presence/absence of permafrost in the larger Project Area (about 39,000 ha).The model accuracy was 58% for the broader area.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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,731

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreEmpirique

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'admission3
Résumé présentoui

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