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Record W1231636180 · doi:10.71781/13479

Impacts de l'écoulement souterrain sur la dégradation du pergélisol

2012· dissertation· fr· W1231636180 on OpenAlexaboutno aff
Isabelle de Grandpré

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicKarst Systems and Hydrogeology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGradationGeologyEnvironmental scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements climatiques mesurés dans le Nord-ouest canadien au cours du XXIe siècle entraînent une dégradation du pergélisol. Certaines des principales conséquences physiques sont la fonte de la glace interstitielle lors du dégel du pergélisol, l’affaissement du sol et la réorganisation des réseaux de drainage. L’effet est particulièrement marqué pour les routes bâties sur le pergélisol, où des dépressions et des fentes se créent de façon récurrente, rendant la conduite dangereuse. Des observations et mesures de terrain effectuées à Beaver Creek (Yukon) entre 2008 et 2011 ont démontré qu’un autre processus très peu étudié et quantifié dégradait le pergélisol de façon rapide, soit la chaleur transmise au pergélisol par l’écoulement souterrain. Suite aux mesures de terrain effectuées (relevé topographique, étude géotechnique du sol, détermination de la hauteur de la nappe phréatique et des chenaux d’écoulement préférentiels, température de l’eau et du sol, profondeur du pergélisol et de la couche active), des modèles de transfert de chaleur par conduction et par advection ont été produits. Les résultats démontrent que l’écoulement souterrain dans la couche active et les zones de talik contribue à la détérioration du pergélisol via différents processus de transfert de chaleur conducto-convectifs. L’écoulement souterrain devrait être pris en considération dans tous les modèles et scénarios de dégradation du pergélisol. Avec une bonne caractérisation de l’environnement, le modèle de transfert de chaleur élaboré au cours de la présente recherche est applicable dans d’autres zones de pergélisol discontinu.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.229
Threshold uncertainty score0.456

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.165
Teacher spread0.158 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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