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Record W2140733239 · doi:10.7202/1000289ar

Observations sur les caractéristiques physiques du couvert de neige et sur le régime thermique du sol à Poste-de-la-Baleine, Nouveau-Québec

2011· article· fr· W2140733239 on OpenAlexaffvenueabout
Louise Filion, Serge Payette

Bibliographic record

VenueGéographie physique et Quaternaire · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicClimate change and permafrost
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPhysicsForestryHumanitiesArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les auteurs présentent des observations effectuées sur les caractéristiques physiques du couvert de neige (hiver 1973-1974) et le régime thermique du sol (automne 1973 — été 1975) à Poste-de-la-Baleine, Nouveau-Québec. En milieu ouvert, le couvert de neige est plus dense qu’en milieu forestier. Cette caractéristique conditionne l’efficacité de son pouvoir isolant. En forêt, le pouvoir isolant du couvert de neige est relativement élevé; de la surface de la neige à la base du profil, s’établit un gradient marqué que traduisent une augmentation de la température et de la densité du couvert de neige, de même que l’accroissement de la taille des particules. Le gradient est le plus fort en janvier; il est faible ou nul l’automne et au moment de la fonte printanière. Les courbes permettant de caractériser le régime thermique du sol sous un couvert forestier démontrent que le refroidissement du sol est un processus plus lent que son réchauffement. La température enregistrée sous la couronne d’un arbre à 7 cm de la surface est nettement inférieure à celle enregistrée dans une ouverture de la forêt; elle démontre l’effet de l’interception des rayons solaires et de la neige par le feuillage sur le régime thermique du sol.

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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.212
Threshold uncertainty score0.426

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.058
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.182 · 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

Citations7
Published2011
Admission routes3
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