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Enregistrement W7042212058

Observations et modélisation numérique de l'influence des conditions de surface sur la dégradation du pergélisol dans la vallée Tasiapik à Umiujaq (Nunavik, Québec)

2020· other· fr· W7042212058 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensBureau de Coopération Interuniversitaire
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transmissionThermokarstExtensive farmingThermal pollution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte actuel de réchauffement climatique, les impacts de ces changements climatiques se font déjà ressentir dans les régions subarctiques telles qu’à Umiujaq au Nunavik (Québec) dont notamment la dégradation du pergélisol. Les processus physiques à l’origine de cette dégradation demeurent peu documentés. L’objectif principal du projet de recherche est d’étudier l’impact de la variabilité spatiale des conditions de surface sur la dégradation du pergélisol. Pour atteindre cet objectif, des photographies infrarouges de buttes de pergélisol à Umiujaq ont été prises pour identifier les conditions de surface caractéristiques du site d’étude. Selon ces différentes conditions, trente-cinq sondes autonomes de température ont été enfouies sous la surface du sol pour assurer un suivi horaire des variations de température de surface. Les relations entre les températures de surface et la température de l’air montrent que les conditions de surface contrôlent de manière significative la transmission de la chaleur à l’interface air-sol et le régime thermique du pergélisol permettant l’identification d’une séquence de dégradation du pergélisol (en ordre décroissant : ostioles, lichens et mousses, développement de mares de themokarst et arbustation). Les suivis des températures de surface et de l’air ont été utilisés pour contraindre un modèle numérique qui simule la transmission de chaleur par conduction et advection dans le pergélisol. Ce modèle a été soumis à une période d’entraînement et à la variabilité climatique récente. Différents scénarios de réchauffement climatique, de développement d’une mare de thermokarst ainsi que d’invasion de la végétation ont été ensuite considérés. Les résultats des simulations démontrent que la modification des conditions de surface peut entraîner une augmentation des températures de la butte de pergélisol jusqu'à 1,5 °C, la migration de la base du pergélisol jusqu’à 4 m vers la surface et la diminution de l’extension de la butte de pergélisol jusqu’à 7 m.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
Routes d'admission2
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