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Record W7104446062 · doi:10.71781/13306

Measuring and modelling mineral dust emissions from Canadian proglacial valleys

2025· dissertation· en· W7104446062 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicAtmospheric aerosols and clouds
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDisdrometerSugar industryEnvironmental policy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une conversation sur le thème des tempêtes de poussière suscite de de la fascination à tout coup lorsqu’on évoque les imposants murs de sable et de poussière qui traversent les déserts du Sahara et de Gobi, on comprend alors aisément les conséquences du transport transcontinental de poussières sur les cycles géochimiques et le climat mondial. Les vallées proglaciaires des régions montagneuses de l’ouest du Canada et de l’Alaska sont des paysages dynamiques dont l’historique des émissions de poussières varie en fonction de la glaciation. L’intérêt récent pour l’étude de ces sources contemporaines de poussières des hautes latitudes est limité en raison d’une compréhension restreinte de la distribution des sources, des facteurs de contrôle météorologiques et des processus d’émission. En outre, les changements morphologiques et hydrologiques qui accompagnent le retrait généralisé des glaciers sont en cours et devraient être complétés dans les prochaines décennies. L’objectif de cette thèse est d’analyser l’interaction complexe des processus éoliens, fluvioglaciaires et géomorphologiques qui gèrent les émissions de poussières minérales des paysages proglaciaires de l'ouest du Canada et de renforcer les capacités de simulation de ces émissions. Pour ce faire, nous étudions plusieurs vallées proglaciaires dans les monts St. Elias, au sud-ouest du Yukon, en utilisant des mesures in situ, la télédétection et la modélisation des émissions de poussières. Dans le chapitre 2, nous évaluons les événements de vitesse de vent élevée dans un terrain complexe sur une période de 15 mois en utilisant des stations météorologiques et une approche d’indexation hiérarchique pour la classification des mécanismes de forçage météorologique, étayée par des études de cas de modélisation atmosphérique. Le rôle relatif des mécanismes de forçage météorologique dans la vallée est établi, le forçage à l’échelle synoptique et la dynamique de la couche limite atmosphérique de montagne étant les principaux déterminants des épisodes de vents forts. Le chapitre 3 adopte des techniques de télédétection (imagerie au sol, télédétection) pour contraindre la dynamique des eaux de fonte des glaciers et de la couverture neigeuse sur plusieurs décennies afin de diagnostiquer la susceptibilité des dépôts fluvioglaciaires aux émissions de poussières, ce qui permet de réduire les périodes où de tels événements peuvent se produire. Une importante variabilité interannuelle et inter-vallée de l’érodabilité des dépôts est identifiée, ainsi qu'une variabilité annuelle de l’activité d'émission de poussières (57 à 99 jours par an de 2016 à 2022). Dans le chapitre 4, les mesures in situ des émissions de poussières permettent d'estimer les émissions totales de poussières pour ces sources actuellement non comptabilisées, parallèlement à une évaluation des paramétrages courants des émissions de poussières afin d’évaluer les lacunes des approches actuelles de simulation de l’activité dans cette région. Dans le chapitre 5, les résultats des trois chapitres précédents sont mis à profit pour développer et mettre en œuvre un modèle d'émission de poussières à l’échelle régionale capable de reproduire pour la première fois les émissions de poussières provenant de dépôts proglaciaires dans le sud-ouest du Yukon. Dans l’ensemble, ce travail fournit une évaluation holistique et une quantification critique des processus contemporains de transport éolien sans contrainte dans l’ouest du Canada. Une grande partie de la méthodologie développée peut être efficacement étendue à l’étude des processus éoliens dans d’autres paysages proglaciaires à travers le monde, afin de surveiller l’augmentation prévue des émissions de poussières minérales provenant de ces sources confrontées à une déglaciation rapide.

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: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.063

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.038
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.218 · 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 designSimulation or modeling
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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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