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Enregistrement W1544129459 · doi:10.20381/ruor-3326

Paleoflood History of an Oxbow Lake in the Désert River Catchment Area, Southwestern Québec, Canada

2013· dissertation· en· W1544129459 sur OpenAlexaboutno aff
François Oliva

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythPhysical geographyPeriod (music)Temperate climateAridClimate changeDrainage basinGeologyHoloceneProxy (statistics)ClimatologyHydrology (agriculture)GeographyArchaeologyOceanographyEcologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most paleoflood reconstructions come from the arid dry climate of southwestern USA with very few studies being conducted in temperate climates. The study’s main objective is to determine if oxbow lakes can be used to reconstruct past flood events in temperate regions, such as the Désert River in southwestern Québec, Canada. Sediment cores were extracted and analyzed for magnetic susceptibility, loss-on-ignition and grain-size. These analyses are used to decipher evidence of flood signatures within the cores. Results show a strong relationship between past flood events and known climate variability on multi-decadal to centennial timescales. A higher frequency of floods was observed during the Little Ice Age (LIA; 1450-1850 AD) and the Dark Ages Cold Period (DACP; 300-800 AD) as compared to the Medieval Warm Period (MWP; 900-1200 AD). This study supports previous work on paleoflood hydrology using oxbow lakes as a proxy and its relationship to past hydroclimatic changes. These types of studies contribute to a better understanding of past hydroclimatic changes on regional scales that can be used to better predict future floods under a changing climate.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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