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Enregistrement W7024242219

Recent coastline evolution along the Yukon Coast, western Canadian Arctic

2023· other· en· W7024242219 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHelmholtz-Zentrum für Polar-und Meeresforschung (Alfred-Wegener-Institut) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShorePermafrostTransectArcticCoastal erosionErosion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soft sediment permafrost coasts are well known for their very dynamic nature. In some places their erosion can reach tens of meters, even though the erosion time is restricted to the short open water season of three to four months per year. Due to its high ground ice content, the Yukon coast in the western Canadian Arctic is particularly prone to erosion. Building on results from Irrgang et al., 2018, we continued analyzing shoreline movements along the Yukon Coast using Pleiades satellite imagery covering the whole Yukon Coast from 2018 and 2022, as well as very highly resolved data from UAV overflights covering long term monitoring sites in 2019 and 2022. Using the Digital Shoreline Analysis System (DSAS) Esri ArcMap extension tool, we quantified shoreline movements for the time periods 2011-2018, and 2018-2022 for the entire coastline and for 2015-2019 and 2019- 2022 for long term monitoring sites. We used the same transects and shoreline proxies as in Irrgang et al., 2018, to ensure comparability of our results and elongate our observation series. We will show how recent shoreline position changes differ from past ones and will provide possible reasoning for these detected changes. We are using our multi-time-step shoreline change rate dataset of the Yukon Coast for training and validation purposes within the Earth Observation for Permafrost Coasts (EO4PAC) project. The increasing usage of machine learning approaches for automated shoreline delineation and shoreline change rate retrieval opens up new pathways – especially if it comes to exploring large and remote areas. Such datasets which contain on site derived shoreline change rates and manually derived shorelines from (very) high resolution airborne and spaceborne data are crucial for training algorithms, validation of results and thus for the quality improvement of machine learning techniques.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,110

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
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,260
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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