Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The importance of monitoring the thermal state of permafrost is well recognized given the many hazards posed permafrost degradation under climate change. International collaborative efforts are in place to collate standardized permafrost monitoring data, aiming to establish baselines and early warning systems for potential consequences resulting from large-scale permafrost loss. Most of these data have been compiled from circumpolar regions and mountain environments in the Northern Hemisphere. To date, a scarcity of ground temperature monitoring data in South America has limited the understanding of the thermal state and possible degradation of mountain permafrost in Chile and Argentina. This study represents the first coordinated effort to compile and examine trends within ground temperature data from high altitude (i.e., 3,500 m to 5,500 m) mountain permafrost regions of the Central Andes. Ground temperature measurements were available from 53 boreholes installed by the private sector along a north-south transect at the Chilean-Argentine border (between 27° S and 34° S) within cold and warm permafrost, as well as non-permafrost zones. The dataset revealed similarities in ground temperature characteristics with those of other mountain permafrost regions, characteristics like high spatial and temporal variability, correlations with altitude and slope aspect, and distinct thermal attributes of rock glaciers. These observations suggest that processes shaping the thermal regime of the Central Andes are analogous to other mountain permafrost regions, which was previously hypothesized, but until now, not widely demonstrated with data. With the longest record in the dataset spanning 9 years, it is currently not possible to determine whether ground temperatures are increasing in response to climate warming. Instead, the high temporal variability observed in the data likely reflects short-term micro-climatic fluctuations and topo-climatic attributes unique to the Andean cryosphere, including hyper-arid conditions, intense solar radiation, lack of vegetative cover and organic matter, less massive ice (except for rock glaciers), and mountain topography in a southern hemisphere location. In addition, the susceptibility of the area to regional climatic phenomena (such as ENSO and PDO) implies that long-term trends may only be discernible from extended time-series datasets, spanning decades, highlighting the need for continuous and ongoing monitoring. A significant aspect of the presented dataset is its potential role in corroborating permafrost distribution models and upscaling efforts in the region, which currently lack in-situ data for calibration and validation. The study itself represents a unique and noteworthy collaboration between private industry, governments, and scientists, towards the advancement of understanding a key climate change indicator in a region with a paucity of ground-based data.
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 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 | 0,003 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,163 | 0,134 |
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 ».