Geomorphologica and climatic factors influencing morphological features of ice wedge polygons in arctic zone
Notice bibliographique
Résumé
Location and climate factors governing morphological features of ice wedge polygons in arctic zone Abstract This thesis reports the geometry of active soil and ice-wedge polygonal network located along the Canadian Arctic and in Alaska. This High Arctic periglacial environment was chosen to ensure active thermal-contraction cracking of permafrost in Holocene allowing comparison of observed ice-wedge polygons with existing climatic data. Geoinformatic software (Google Earth, ArcGIS) was used to obtain and digitalize satellite images of polygonal networks located around Eureka, Mould Bay, Churchill, Rankin Inlet, Inuvik, and Kotzebue. Defined polygonal networks were statistically analyzed in order to define predominant environmental factors controlling morphological parameters of these polygonal networks. Polygon size (overall influence computed on the basis of coefficient of determination) is determined mostly by the duration of development (18 %), frequency of cyclonic passage (17.8 %) and winter air temperature (16.1 %). Conversely, polygon regularity results mainly from nature of the substrate (21.8 %), winter wind speed (15.1 %) and snow cover thickness (12.2 %). Dominant polygon elongation in the polygonal network follows closely the winter wind direction (3/4 of all networks) as the result of snow...
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».