Integrating electrical resistivity tomography into predictive thermal modeling of permafrost beneath railway infrastructure: Case study of the Hudson Bay Railway
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the integration of electrical resistivity tomography (ERT) data into predictive thermal modeling of permafrost conditions at three sites along the Hudson Bay Railway in northern Manitoba. The model was initially calibrated using borehole temperature data collected under undisturbed natural conditions, followed by calibration of the subsurface temperature regime beneath the railway embankment using ERT-derived resistivity fields. The calibrated model was then used to forecast the ground temperature evolution over a 30-year period, supporting the assessment of infrastructure stability and long-term maintenance planning. This integrated approach demonstrates the value of ERT in locations where conventional ground temperature monitoring is limited or infeasible. By improving the spatial resolution of initial model conditions, the methodology enhances predictive accuracy, supporting better-informed design strategies and mitigation measures for infrastructure projects in permafrost regions. • Use of ERT to correlate temperature profiles beneath railway infrastructure. • Application of resistivity-derived temperatures in permafrost thermal modeling. • Field-calibrated resistivity–temperature relationships for frozen mineral soils. • Integration of geophysical data with modeling to assess thaw near embankments. • Drone-mapped snow drifts used to refine surface boundary conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».