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Enregistrement W7010723215

Investigating permafrost coastal erosion and the resulting nutrient input in the western 
\nCanadian Arctic

2013· other· en· W7010723215 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHelmholtz-Zentrum für Polar-und Meeresforschung (Alfred-Wegener-Institut) · 2013
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostThermokarstArcticSoil carbonErosionEcosystemHydrology (agriculture)Total organic carbonCoastal erosion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid environmental changes in the Arctic, including permafrost thaw and coastal erosion, are expected to have great impacts on the global climate system, on the ecosystem and on local communities. However, the magnitude at which these processes occur and their impacts is still not completely understood. This project focuses on the study of coastal erosion rates and the resulting organic carbon and nutrient release to the nearshore zone on Herschel Island and Yukon Coastal Plain in northwest Canada. The methodological approach involves field sampling and surveys, laboratory analyses and remote sensing. Fifteen permafrost cores from different ecological units were drilled during the expedition to Herschel Island in 2013. Additionally, training areas for ecological units were delineated with GPS. Core samples will be analysed for CNS, TOC, grain size and δ13C signature. Training areas will be used to produce a map of ecological units with supervised classification of RapidEye imagery. Maps for soil organic carbon and nitrogen content will be produced based on the assumption that soil organic carbon and nitrogen contents are homogenous within ecological units. Rates of coastal erosion will be calculated from spatially detailed DEMs from different years. Airborne LIDAR scanning of the Yukon Coast and Herschel Island with POLAR 5 was carried out in the summers 2012 and 2013. A high-resolution DEM based on LIDAR data will enable comparisons between short-term three-dimensional changes of the coastline and soil organic carbon and nitrogen release into the nearshore zone.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,864

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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