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Enregistrement W7000618224

Geovisualization of boreal peatland architecture in a three dimensional hydrogeological framework using ground penetrating radar and LiDAR at Mariana Lakes, Alberta, Canada

2021· dissertation· en· W7000618224 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatPermafrostLidarHydrogeologyGround-penetrating radarBorealWater table
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communicating science in three-dimensional (3D) multimedia is an immersive and interactive way to explore scientific processes (Signals and Communication Technology, 2019). Geovisualization is an emerging 3D multimedia method for visual analysis, synthesis, and presentation of geospatial, geologic, and geophysical data (MacEachren & Kraak, 2001). There is an identified need to develop scientific communication tools to further understand boreal peatland evolution, hydrogeology, ecology, and geochemistry (Bubier et al., 2003) since the International Union of Conservation of Nature asserts that peatlands are among the most valuable ecosystems on Earth, critical for preserving global biodiversity, providing drinking water, minimising flood risk, preventing wildfire, and mitigating climate change (Hama et al., 2000). The intention of this thesis is to communicate a novel approach to geovisualize boreal peatland architecture using Light Detection and Ranging (LiDAR) and Ground Penetrating Radar (GPR). GPR and LiDAR have been used to create 3D subsurface geovisualizations for archaeology (Kenady et al., 2018; Schultz & Martin, 2011) and resource geology (Corradini et al., 2020; Koyan & Tronicke, 2020) although application to peatland hydrogeology is uncommon. Point-source hydrogeological and geochemical data were integrated with 3D geological models to estimate carbon and nitrogen storage in an archetypal boreal peatland near Mariana Lakes, Alberta. Peatland geometry resembled a shallow lake basin with depths greatest in fens (>10 m) and thinnest in bogs (<2 m). Hydraulic conductivity was only a few meters per year and vertical groundwater movement was limited. Sequestered carbon and nutrients increased with depth. The average concentration of dissolved ammonium was 3 grams per cubic metre of peat (g/m3), 5g/m3of Total Kjeldahl Nitrogen, 60g/m3 of dissolved organic carbon and 200g/m3 of dissolved inorganic carbon. Tritium detection from atmospheric atomic weapons radionuclide fallout revealed that in deeper anaerobic peat (catotelm), tritium was absent, signifying groundwater was older than 50 years and not mixed with meteoric waters. Fen catotelm channels are likely acting as gravity-driven hydraulic traps (Tóth, 1999).

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
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
Résumé présentoui

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