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Enregistrement W7014800431

Quantifying ice wedge volumes in the Canadian High Arctic

2017· dissertation· en· W7014800431 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostIce wedgeArcticArctic ice packWedge (geometry)Sea iceCryosphereFjord
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice wedges are prominent and precarious features in continuous permafrost environments.As the Arctic regions begin to warm, concern over the potential effects of ice wedge melt-out has become an immediate issue, receiving much attention in periglacial literature.This study estimates the volume of ice wedges over large areas of polar desert in the Canadian High Arctic (Eureka on Ellesmere Island (N80°01', W85°43') and at Expedition Fiord on Axel Heiberg Island (N79°23', W90°59')) through the use of high resolution imagery and the improved capabilities of Geographic Information Systems (GIS) tools.The approach used for this study is similar to that of one performed in Siberia and Alaska by Ulrich et al, (2014).Utilizing the Ulrich et al. technique, this study detected and mapped ice wedge polygons from satellite imagery using ArcGIS.The average width and depth of these ice wedges were obtained from a combination of field observation and data from previous studies at the same location.Furthermore, the assumptions used in the analysis of ice wedge volume have been tested, namely that trough width is representative of ice wedge width, and wedge ice content.Results indicate that the approach used by Ulrich et al, ( 2014) is transferrable to the Canadian High Arctic, and that ice wedge volumes range between 3 -6.6% of the total volume of materials in the upper 6.5 meters.These findings confirm previous studies and their importance is made all the more evident by the dynamic nature of ice wedges where it could be argued that they are a key driver of thermokarst terrain.The expansive prevalence of ice wedges across arctic terrain highlights the importance and the need to improve our understanding of them, as subsidence from ice wedge melt-out could lead to large scale landscape change.

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)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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