Seasonal dynamics of a coupled hillslope — river system in the Arctic revealed by semi-automated satellite image analysis
Notice bibliographique
Résumé
Proliferation of retrogressive thaw slumps has the potential to dominate the sediment yield in arctic watersheds through an influx of hillslope-derived sediment to rivers. We develop a suite of algorithms to semi-automate measurements of thaw slump growth and river suspended sediment concentrations from satellite imagery with the intent of linking the production of sediments on a hillslope to the presence of sediment in an adjacent stream at the seasonal scale. We apply our semi-automated methods to quantify seasonal changes in scar zone area, headwall retreat, and suspended sediment concentration at a thaw slump in the Canadian Northwest Territories, which has doubled in size during the observation period. The semi-automated approaches record up to 30 cm/day of headwall retreat, strongly correlated with warm season temperature, and an approximate doubling in suspended sediment concentration downstream of the thaw slump relative to an upstream control reach. The semi-automated results of the slump growth compare well with previous observations of retrogressive thaw slumps and with manual measurements from satellite imagery. Seasonal patterns in the suspended sediment concentration and thaw slump erosion identify the signal of thaw slump sediments in the river as most prominent during the late summer, when sediment stored in the scar zone can be mobilized by precipitation. The ability of the semi-automated methods to capture the seasonal dynamics of the reach demonstrates the possibility of extending their use to other thaw slumps across the Arctic.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».