Floodplain-age distribution interrogated via photogrammetry and dendrochronology: A case study from the Tsǟlnjik Chú (Nordenskiold River) of Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Meandering rivers are common features of boreal lowlands in northern Canada. As meanders grow and evolve over time, they host maturing soils and characteristic vegetation successions. Radiochronology and numerical modelling have been employed to model age distributions along individual meander surfaces, whereas dendrology has thus far remained a less-tested approach, despite its demonstrated potential as a chronologic tool for landscapes. Here we test an integration of age estimations through dendrochronology on black spruce ( Picea mariana ) and timelapse photogrammetry to determine the age structure of meandering-river floodplains, using the boreal Tsǟlnjik Chú (Nordenskiold River) in the traditional territory of the Little Salmon/Carmacks First Nation (southern Yukon) as a case study. We first find that the relationship between black-spruce size and age is best described by a positive power law, and that the apparent rates of meander migration decay exponentially with respective integration timescales ranging from 1 to 10 3 years. Dendrochronologic ages lower than ∼100 years scale linearly with a timescale metric from timelapse photogrammetry, although showing that photogrammetric timescales underestimate the true age by a factor of ∼2. The 100-yr threshold corresponds, notably, with the mean fire return interval measured in nearby black-spruce-dominated forests, although it might also be influenced by permafrost processes. These findings demonstrated the potential of dendrochronology in understanding the age structure of meandering-river floodplains, providing an alternative methodology to cross-test results from radiochronology and numerical modelling.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 ».