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Enregistrement W1483748663 · doi:10.7202/032913ar

Climatic Influences of Deglacial Drainage Changes in Southern Canada at 10 to 8 ka Suggested by Pollen Evidence

2007· article· en· W1483748663 sur OpenAlexvenueaboutno aff
T. W. Anderson, C F M Lewis

Notice bibliographique

RevueGéographie physique et Quaternaire · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeltwaterBayOceanographyGeologyDrainagePollenVegetation (pathology)Hydrology (agriculture)Physical geographyGlacierGeomorphologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhanced meltwater discharge from proglacial lakes Agassiz and Barlow-Ojibway at about 9.6 to 8.3 ka BP. created cold localized climates over downstream water bodies, specifically Lake Minong and Mattawa phase lakes in the Great Lakes and Goldthwait Sea in the Gulf of St. Lawrence. The cooling effect of the meltwater drainage suppressed summer warming of the surface lake waters, reduced the growing season and thus altered the vegetation composition in the surrounding land areas. The vegetation responded in different ways as evidenced by five variants from the normal pollen succession.The pollen anomalies are most pronounced where the effect of increased meltwater discharge had a strong influence, such as within or along the margins of Lake Agassiz, Mattawa phase lakes, and the Goldthwait Sea, or in their lee areas, especially where these water bodies intersected ecotonal boundaries. Climatic effects were minimal or non-existent where the water surface areas were restricted such as the channelized drainage routes of the Ottawa and St. Lawrence rivers. Diversion of Lakes Agassiz and Barlow-Ojibway drainage to Hudson Bay after about 8.4 ka BP reinstated summer warming of the surface water in the Great Lakes-St. Lawrence system bringing the 9.6-8.3 ka cool period to a close.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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