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Enregistrement W6903287653 · doi:10.11575/prism/39266

Thermal and Mechanical Modeling of Coastal Erosion Processes on Tuktoyaktuk Island, Northwest Territories

2021· other· en· W6903287653 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostErosionCoastal erosionCliffStormShoreArcticBeach morphodynamicsSediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic coasts are particularly vulnerable to rapid and extreme erosion due to the presence of ice-rich permafrost sediment, with erosion rates varying anywhere from 1 to 20 m/yr in the region. Erosion is limited to the open-water season such that the factors controlling rates of erosion are warmer air temperatures and storm surges impacting the sensitive ice-rich permafrost coastal bluffs. Erosional processes in the Arctic are unique and consist of coupled thermal and mechanical mechanisms. The coastal community of Tuktoyaktuk, Northwest Territories, located along the Beaufort Sea coast in the western Canadian Arctic, has been dealing with the consequences of coastal erosion for many decades and will likely face displacement due to accelerating rates of erosion. In this study, a process-based thermal-mechanical erosion numerical model was developed for Tuktoyaktuk Island, which currently shelters the harbour and eastern shores of the community from wave impact, to investigate erosional processes commonly impacting ice-rich permafrost coasts including thermal denudation of the cliff face, and thermal abrasion and formation of thermoerosional niche at the base of the cliff under a storm surge to understand the impact of permafrost sediment properties on rates of erosion. It was found that erosion rates vary significantly between stratigraphic units, where sandy silt sediments have higher rates than ice rich clayey silt layers due to latent heat effects, and therefore should be considered on a site-specific scale for engineering purposes rather than the traditional cliff edge retreat method. The increased granularity improved our understanding of erosion rates on Tuktoyaktuk Island thus enabling future detailed consideration of mitigation strategies. It was concluded that massive block failure due to the formation of a thermoerosional niche under a storm surge is presently unlikely to occur on the island. For block failure to occur, either a storm of extreme duration or storm surge level is required. Lastly, it is expected that erosion rates will increase under climate-driven change such that the drivers of accelerated erosion are relative sea level rise, decrease in sea ice extent, and increase in surface air temperatures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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