Bibliographic record
Abstract
Le climat froid et sec de la planète Mars implique le maintien d'un pergélisol. À Yakutsk (Sibérie), l'épaisseur maximale du pergélisol est de 1,5 km. Une analyse comparative entre les vallées de débâcle en Sibérie et celles de la planète Mars est proposée. Elle fait appel au processus d'érosion thermique produit par le contact de l'eau liquide avec le pergélisol. La fonte des glaces de ségrégation sous la vallée implique la formation d'un talik. Celui-ci facilite la prise en charge des sédiments et l'enfoncement de la vallée. En Sibérie, le sapement le long des berges par érosion thermique provoque un rapide recul des versants qui expliquerait la largeur excessive des vallées de débâcle sur Mars. Avec le climat froid de la planète Mars et de la Sibérie, le pergélisol, empêche l'infiltration de l'eau tout en facilitant l'étalement des sédiments à l'embouchure des vallées. La présence de couches massives de glace dans le sous-sol et leurs fontes préférentielles contribue au développement d'un cryokarst comme celui des vallées d'alas en Yakoutie. Une comparaison est proposée entre le cryokarst de la Yakoutie et certaines dépressions fermées sur Mars.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".