A Combined Geophysical Approach to Imaging Permafrost Across Varying Ground Types in the Inuvialuit Settlement Region
Notice bibliographique
Résumé
Changing climate conditions are causing significant impacts on Arctic communities, rapidly changing the landscape and drastically impacting ecosystems and the infrastructure these communities rely on to sustain their way of life. Ground penetrating radar and passive seismic are two complementary non-destructive methods when used to investigate the near subsurface permafrost within these locations. Permafrost thaw being one of the greatest threats to such landscapes which have a significant permafrost distribution. Investigation of the permafrost is essential to understanding the vulnerability of the ground and infrastructure within these areas, with these two geophysical methods providing new insights into permafrost vulnerability and active-layer processes. This study uses data collected in August 2024 at Reindeer Point near Tuktoyaktuk, Inuvialuit Settlement Region, Canada, whilst the active layer was in a thaw state. Depth to top of the permafrost layer was found to be$1.0-1.7 ~\mathrm{m}, 1.4-2.8 ~\mathrm{m}$and$0.3-1.3 ~\mathrm{m}$, in areas of different ground type – one location of untouched ground, one of partial made ground and another of completely made ground. Studying the differences in depth to the top of the permafrost for these different ground types is an initial step to more comprehensive investigation of the variability of permafrost in relation to different infrastructure locations and a look into the interaction between infrastructure and permafrost thaw and further to determine methodology to determine whether we are finding massive ice or permafrost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».