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Record W7036193312

Auscultation du pergélisol par méthodes géo-électriques : tomographie de polarisation provoquée, diagraphie et tomographie de résistivité électrique en forages

2018· other· fr· W7036193312 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPhytochemistry and Biological Activities
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsButteAerial surveyFire historyProspection
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Nunavik, Québec, suite à la déglaciation et aux transgressions marines le long des côtes des Baies d’Hudson et d’Ungava, des sédiments fins gélifs se sont déposés dans ces secteurs côtiers. Lors de l’émersion postglaciaire suivant le relèvement isostatique, ces dépôts marins ont été mis en contact avec l’air froid et un pergélisol riche en glace s’est formé. Les infrastructures des communautés Inuites qui se trouvent aussi le long des côtes du Nunavik peuvent donc être construites sur un pergélisol riche en glace et leurs infrastructures sont peut-être vulnérables à la dégradation du pergélisol. Cette vulnérabilité peut affecter le développement durable de ces communautés au niveau de la performance, des coûts d’entretien et de la pérennité de leurs infrastructures nordiques. Afin de répondre aux besoins en ingénierie nordique d’investigation efficace des environnements pergélisolés pour soit éviter les zones vulnérables à la dégradation du pergélisol ou soit concevoir des méthodes de mitigation de cette dégradation, des objectifs ont été fixés dans le cadre de ce projet de recherche au doctorat: 1) de déterminer un modèle géocryologique conceptuel d’une butte de pergélisol riche en glace en zone de pergélisol discontinu au Nunavik à partir de l’interprétation d’une série de cinq essais de pénétration au cône réalisés dans cette butte, 2) en tenant compte de ce modèle conceptuel et à l’aide de la modélisation directe en géophysique, de développer une approche géophysique originale basée sur différentes méthodes géo-électriques pour l’auscultation du pergélisol, 3) de tester cette approche géophysique sur la butte de pergélisol riche en glace précédente, et 4) de développer des connaissances sur la géocryologie des buttes de pergélisol au Nunavik. Le site d’études est localisé dans une vallée profonde près de la communauté Inuite d’Umiujaq sur la côte est de la Baie d’Hudson. Des environnements pergélisolés caractéristiques du Nunavik dont notamment des buttes de pergélisol riche en glace sont facilement accessibles à partir de cette communauté. La méthodologie de recherche comprend l’utilisation de la modélisation directe à partir d’un modèle géocryologique de la butte de pergélisol étudiée pour concevoir l’investigation géophysique par tomographies de polarisation provoquée et diagraphies de résistivité électrique. Des tomographies bidimensionnelles et tridimensionnelles de polarisation provoquée ainsi que des diagraphies de résistivité électrique ont ensuite été réalisées pour caractériser le pergélisol du site d’étude. L’inversion et l’interprétation de ces levés géo-électriques ont permis de définir des modèles unidimensionnels, bidimensionnels et voire même tridimensionnels de résistivité et de chargeabilité électrique du site d’étude. Le modèle géocryologique initial de la butte de pergélisol étudiée a été amélioré en tenant compte des résultats de l’investigation géo-électrique. Le coeur riche en glace de la butte de pergélisol a été délimité avec précision à l’aide de cette approche d’investigation géo-électrique. En conclusion, l’approche d’investigation géo-électrique développée dans le cadre de ce projet de recherche au doctorat pour l’auscultation bidimensionnelle et tridimensionnelle du pergélisol peut être utilisée pour identifier des zones vulnérables à la dégradation du pergélisol avant la construction d’infrastructures nordiques ou au droit de telles infrastructures déjà construites pour évaluer leur vulnérabilité.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.398
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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 head0.011
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.228 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
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

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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