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Enregistrement W6963136219 · doi:10.18739/a24b2x68b

Near-surface permafrost studies near Bethel and remotely sensing ice wedge networks across the Yukon Kuskokwim Delta, Alaska 2025

2025· dataset· en· W6963136219 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCalifornia Digital Library · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostIce wedgeTundraArcticTransectHoloceneCryosphereThermokarstArctic ice pack

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset documents the occurrence, distribution, and characteristics of cryptic ice wedge networks in the Yukon-Kuskokwim Delta (YKD), Alaska. The dataset is derived from remote sensing analyses, field-based permafrost coring, ground-penetrating radar (GPR) surveys, and stable water isotope analyses. High-resolution aerial orthoimagery from 2018 enabled the identification of ~50 linear kilometers (km) of ice wedge trough networks within a 60 square kilometers (km²) study area near Bethel, Alaska, revealing ice wedge networks previously undocumented in the region. Fieldwork in 2023 and 2024 confirmed the presence of ice wedges up to 1.5 meter (m) wide and 2.5 m tall, with wedge tops averaging 0.9 m below the surface. GPR transects identified additional ice wedges beyond those visible in imagery, suggesting that remote sensing analyses may underestimate their true abundance. Coring of polygon centers revealed a suite of late-Quaternary deposits, including early Holocene peat, ice-rich late-Pleistocene permafrost (reworked Yedoma), charcoal layers indicating past tundra fires, and the Aniakchak CFE II tephra (~3,600 calendar years before present [cal yrs BP]). Stable water isotope analyses of wedge ice (mean δ¹⁸O = -15.7 ‰, δ²H = -113.1 ‰) indicate relatively enriched values compared to other Holocene ice wedges in Alaska, reflecting the region's warm maritime climate influence. Expanding the mapping analysis across the YKD using very high-resolution satellite imagery, we found that 95 % of observed ice wedge networks occur at elevations between 4 and 80 meters above sea level (m asl), predominantly within tundra vegetation classes. These areas, covering ~32 % of the YKD tundra region, may contain additional ice wedges, peat deposits, and relict Yedoma. This dataset provides a new framework for understanding the spatial distribution and environmental controls on ice wedge development in warm permafrost regions, with implications for permafrost resilience, climate change vulnerability, and land use planning in the YKD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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