Retrogressive thaw slump activity in the western Canadian Arctic (1984–2016)
Notice bibliographique
Résumé
The spatial distribution and links to climate of retrogressive thaw slump (RTS) activity over 32 years were examined using Google Earth Engine Timelapse videos for five areas in the western Canadian Arctic totalling 150 000 km 2 , each previously identified as having a high spatial concentration of these thermokarst landforms.Four spatial datasets run from 1984 to 2016 (Banks Island, northwest Victoria Island, Bluenose moraine, Paulatuk region), while the fifth starts in 2001 (Richardson Mountains/Peel Plateau).The total number of RTSs active in the first four areas increased more than 50-fold, from 115 in 1984 to nearly 6000 in 2013.A further 573 RTSs were active in this peak year in the Richardson Mountains/Peel Plateau.RTSs developed most frequently adjacent to rivers (45%), with fewer on slopes (27%) or next to lakes (23%), and the smallest group at the coast (5%).However, there was considerable variation among the areas, and more than half in the Bluenose moraine and the Paulatuk region were initiated on lakeshores.High RTS initiations were linked to particularly warm summers, but once initiated, more than half of those RTSs with long records remained active for more than 25 years.The impacts of this geomorphic activity included changes of colour in more than 500 lakes due to direct or indirect sediment inputs from RTSs, a 30-fold increase compared to 1984.The results show that the non-linear orders of magnitude increase from the 1980s to the 2010s previously reported for Banks Island extended across other ice-rich parts of the western Canadian Arctic. 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».