FireALT dataset: estimated active layer thickness for paired burned unburned sites measured from 2001-2023
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
As the northern high latitude permafrost zone experiences accelerated warming, permafrost has become vulnerable to widespread thaw. Simultaneously, wildfire activity across northern boreal forests and Arctic/subarctic tundra regions impacts permafrost stability through the combustion of insulating organic matter, vegetation, and post-fire changes in albedo. Despite the importance of wildfire-permafrost interactions, little research has been conducted to understand differences across ecosystem types. To address this knowledge gap, we solicited observations of active layer thickness from paired burned and unburned sites across the northern high-latitude permafrost region. We compiled 52,466 permafrost thaw depth observations from 18 contributors collected as part of individual field studies. As thaw depths were taken at various times throughout the season, we estimated end-of-season active layer thickness for each measurement using the square root of additional air thawing degree days between the day of measurement and the date of the end of the thawing season at each site. The FireALT dataset includes 47,952 estimations (27,747 burned, 20,205 unburned) with 32 attributes. There are 193 unique paired burned/unburned measures based on pair id (76), fire year (37 unique years), fire events (63 unique events), and time since fire spread across 12 ecozones that span Canada, Russia, and the United States. The data were collected between 2001 and 2023 and span fire events from 1900 to 2022. Time since fire ranges from zero to 114 years. The FireALT dataset addresses a key challenge: the ability to assess the impacts of wildfire on ALT when measurements are taken at various times throughout the thaw season depending on the time of field campaigns (typically June through August) by estimating ALT at the end of the season maximum.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,035 |
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