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Enregistrement W7005130041

Potentiell paverkan fran Alaskas skogsbrander pa S:t Eliasbergens glaciarer, Yukon Kanada

2015· article· en· W7005130041 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaHYSPLITSnowGlacierVegetation (pathology)Deposition (geology)BorealBlack spruce
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How great potential effect does the Black carbon emitted from the boreal forest fire region of Alaska have on the retreating glaciers of the St. Elias Mountains? In this study climate and forest fire history data of Alaska was run in the HYSPLIT wind trajectory model to generate trajectories originated from large occurring fires in Alaska from 2005 to 2014. Results show a small percentage of trajectories passing the St. Elias Mountains and an expected pattern of a correlation between passing trajectories and density of amount forest fires. Interdisciplinary climate research is indicating an increase in global temperatures with consequences such as an upswing of forest fires in the Northern Hemisphere. Inner Alaska is fire prone due to a combination of prevailing droughts during the summer season and frequent lightning ignition as a result from homogeneous vegetation and topography. Downwind from Alaska’s forest fire region is the ice field of the St. Elias Mountains, these glaciers are one of the fastest retreating due to increasing global temperatures and possible deposition of soot from Alaskan forest fires. Forest fire emits black carbon, which when deposited on snow or ice surfaces will decrease the albedo and accelerate the melting rate. Previous studies on ice cores from the St. Elias have investigated traces of combustion products from biomass burning. This indicates a possible record of historic forest fires in ice cores. The small percentage of passing trajectories in this study suggests that most large forest fires in Alaska might not be registered in the St. Elias ice cores.

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 enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,012

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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