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Enregistrement W7065432613

Dynamics and spatial variability of Arctic and Subarctic thermokarst lakes and their biogeochemical significance

2025· dissertation· en· W7065432613 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositório da Universidade de Lisboa (University of Lisbon) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermokarstPermafrostSubarctic climateArcticBiogeochemical cycleSpatial variabilityBiogeochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapidly thawing permafrost in the Arctic and Subarctic regions poses a complex scientific problem, with its mechanisms defying traditional climate modeling. Unlike gradual thaw, abrupt permafrost thaw processes, such as thermokarst lake and pond formation, depend on intricate local geological and environmental interactions, rendering them extremely challenging to integrate into Earth System Models (ESM). This is due to their abundance, small size (< 10,000 m2 ), and high optical and biogeochemical variability. In this study, spanning the different permafrost zones of Canada, a deep learning Mask-Regional-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) model was trained over PlanetScope-Dove (PS-D) imagery, producing the High Latitude Water (HLWATER) model. The model was then deployed to automatically delineate 335,281 water bodies, 90% smaller than 10,000 m2 . Unmanned Aerial System (UAS) data were used to validate and assess the limitations of the HLWATER-derived products. The resultant HLWATER database was used as a spatial reference for Sentinel-2 (S2) reflectance retrievals, allowing optical assessments of water bodies (HLWATER-Optical). In the continuous permafrost zone of Paulatuk, the number of ponds increased from 164 to 454 between 1975 and 2020. In the regional sector of western Nunavik, spanning the discontinuous and sporadic permafrost zones, some landscapes, although representing only 2-7% of the total area, corresponded to over one-third of the total number of small water bodies (< 10,000 m2 ). The HLWATER-Optical allowed the identification of different Arctic and Sub-Arctic lake dominated landscapes, including thermokarst areas. Water body optical properties, ranging from oligotrophic black to brown and light-brown colors, showcased complex degradation processes of palsas and lithalsas, likely reflecting varying organic and inorganic (mineral) concentrations. The workflow presented in this thesis provides a scalable framework for mapping and characterizing thermokarst landscapes in high-latitude environments. It underlines the importance of contemplating the role of small water bodies in climate change assessments. Further, it advances the understanding of permafrost dynamics, establishing a framework for similar investigations in other vulnerable ecological systems worldwide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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