Investigation of three different river systems and floodplain areas in Arctic permafrost regions.
Notice bibliographique
Résumé
Circumpolar permafrost landscapes are undergoing rapid transition and are strongly affected by climate warming. In these high latitude regions, the rising temperatures are disrupting the thermal equilibrium of the ground, influencing the Arctics moisture levels (wetting / drying) which is driving significant changes in hydrological regimes. The Arctic is a water-rich region with abundant freshwater systems. An important feature of large rivers is their discharge of globally significant quantities of freshwater, dissolved organic carbon, and other materials into the Arctic Ocean, while lakes and rivers also contribute to the global emission of carbon dioxide and methane to the atmosphere.For this study, three different Arctic river systems were investigated: the Mackenzie (Canada), the Ob (Russia) and the Lena (Russia). We mapped river systems at different levels of detail and localized floodplain-related areas by combining Digital Elevation Model (DEM) analysis with land cover maps (CALU). The floodplain areas are described by the fraction distribution of different land cover units. For example, the majority of the detected units showed water as the dominant unit. After filtering out the water areas, the remaining floodplain areas primarily consisted of wetland. We also separated the areas according to their bioclimate subzones (CAVM) which showed no significant differences in wet/dry units between the subzones; in all cases, wet areas were the majority.This work contributes to the mapping and characterization of rivers in the Arctic, with a focus on identifying, describing, and analyzing floodplains in relation to river systems. The results will enhance the understanding of Arctic hydrology, providing a foundation for further analysis of the wetting and drying in the Arctic which is the focus of the ERC project Q-Arctic.Datasets:CALU: Bartsch, A., Khairullin, R., Efimova, A., Widhalm, B., Muri, X., von Baeckmann, C., Bergstedt, H., Ermokhina, K., Hugelius, G., Heim, B., Leibman, M., & Gruber, C. (2024). Circumarctic Landcover Units (2.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.14235736 CAVM: Walker, D. A., Raynolds, M. K., Daniëls, F. J., Einarsson, E., Elvebakk, A., Gould, W. A., Katenin, A. E., Kholod, S. S., Markon, C. J., Melnikov, E. S., Moskalenko, N. G., Talbot, S. S., Yurtsev, B. A., and other members of the CAVM Team (2005). The Circumpolar Arctic vegetation map, J. Veg. Sci., 16, 267–282, https://doi.org/10.1111/j.1654-1103.2005.tb02365.x
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».