Effect of surficial geology mapping scale on modelled ground ice in Canadian Shield terrain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Ground ice maps at small scales offer generalized depictions of abundance across broad circumpolar regions. In this paper, the effect of surficial geology mapping scale on modelled ground ice abundance is examined in the Slave Geological Province of the Canadian Shield, a region where the geological and glacial legacy has produced a landscape with significant variation in surface cover. Existing model routines from the Ground ice map of Canada (GIMC) were used with a 1:125 000-scale regional surficial geology compilation and compared to the national outputs, which are based on surficial geology at a 1:5 000 000 scale. Overall, the regional-scale modelling predicts much more ground ice than the GIMC due to greater representation of unconsolidated sediments in the region. Improved modelling accuracy is indicated by comparison of the outputs to empirical datasets due to improved representation of the inherent regional heterogeneity in surficial geology. The results demonstrate that the GIMC significantly underestimates the abundance and distribution of ground ice over Canadian Shield terrain. In areas with limited information on ground ice, regional-scale modelling may provide useful reconnaissance-level information to help guide the field-based investigations required for planning infrastructure development. The use of current small-scale ground ice mapping in risk or cost assessments related to permafrost thaw may significantly influence the accuracy of outputs in areas like the Canadian Shield, where surficial materials range from bedrock to frost-susceptible deposits over relatively short distances.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».