Mouvements de masse par solifluxion et dynamique syngénétique du pergélisol du Haut-Arctique
Bibliographic record
Abstract
Le Haut-Arctique est caractérisé par de nombreux phénomènes climatiques et géomorphologiques extrêmes. Les températures très froides, les faibles précipitations et la couverture végétale disparate permettent une pénétration en profondeur du froid dans le sol. Ceci, combiné à un grand nombre de cycles de gel et de dégel, donne naissance à différentes formes de surface qui affectent les dynamiques d’évolution du pergélisol et induisent une variabilité verticale et latérale de la distribution des teneurs en glace dans le sol. Ce mémoire porte sur l’influence d’un lobe de solifluxion de type rocheux sur les dynamiques d’évolution du pergélisol sur l’île Ward Hunt, Nunavut (Canada). En utilisant une approche cryostratigraphique, les objectifs sont de caractériser la cryostratigraphie d’un lobe de solifluxion, ce qui permettra de proposer un modèle d’évolution du pergélisol en lien avec le déplacement de matériel par solifluxion. L’analyse cryostratigraphique a révélé que la formation du lobe de solifluxion a mené au développement syngénétique d’une couche de pergélisol avec une teneur en glace variant en fonction de la morphologie du lobe, et à l’enfouissement et la préservation d’un corps de glace massive préexistant en bas de pente. La succession verticale et latérale des cryofaciès fait état du déplacement du lobe et de l’impact que ce dernier a sur la variabilité spatiale et temporelle du pergélisol, et ce, tant sur les aspects d’aggradation liés à l’accumulation de matériel en surface que sur les aspects de dégradation associés aux réchauffements climatiques actuels.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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) | 0.001 | 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".