A hydrometeorological dataset from the taiga-tundra ecotone in the western Canadian Arctic: Trail Valley Creek, Northwest Territories
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Across the Arctic, we are observing climate system feedback with permafrost thaw, rising air temperatures, changes in surface and subsurface hydrology, vegetation, wildlife and northern communities. There is a need for high quality and long duration records, with datasets targeting characteristics of snow, hydrology, vegetation, sub-surface thermal properties of the permafrost, and fluxes of water and energy. The Laurier Trail Valley Creek (TVC) Arctic Research Station, approximately 50 km north of Inuvik (NT, Canada) in the low Arctic tundra, was established in 1991. With scattered patches of tall shrubs and spruce forests, TVC is underlain with ice-rich continuous permafrost approximately 150 – 350 meters in depth, with ice-wedges, tabular ice, segregated ice, thermokarst lakes and drained lakes. The research station hosts teams of interdisciplinary, multi-institutional research groups from across Canada and other countries. A core aspect of hydrological research at TVC is the integration of distributed snow mapping, eddy covariance measurements of energy and water between the Arctic tundra landscape and atmosphere, lake levels and streamflow, extensive remote sensing and high-resolution spatially distributing modelling. </p><p> The multi-decadal TVC dataset described here includes: </p> <ul> <li>Weather station data (1991-2025)</li> <li>End of winter distributed snow observations (1991-2025)</li> <li>Gap-filled meteorological data (1991-2023)</li> <li>Daily TVC discharge from the Environment and Climate Change Canada hydrometric station (10ND002) (1977-2025)</li> <li>TVC watershed boundaries</li> </ul>
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 découle