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Enregistrement W1558695067 · doi:10.4000/geomorphologie.146

Perceptions of rock weathering in cold regions : a discussion on space and time attributes of scale

2006· article· fr· W1558695067 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Hall

Notice bibliographique

RevueGéomorphologie relief processus environnement · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De manière réductrice, la désagrégation des roches dans les milieux froids est fréquemment vue comme spécifique et originale, à tel point qu’aucune considération de temps ou d’espace n’est associée à l’étude des processus de météorisation (c’est-à-dire que les roches des régions froides éclateraient inexorablement sous l’action du gel, quelle que soit l’échelle d’analyse). Selon la même approche, la météorisation par le gel se déclinerait en deux catégories, macrogélivation et microgélivation : la première fait référence à l’action disjonctive des coins de glace sur les blocs ou le substrat rocheux, la seconde désigne la désagrégation granulaire ou la desquamation. Dans les études de météorisation par le gel, les données stationnelles et les capteurs utilisés sont rarement critiqués à la lumière de l’échelle d’analyse de l’étude. Ainsi, les données récoltées sont très souvent inappropriées vis-à-vis de l’échelle de l’objet d’étude : par exemple, l’examen des mécanismes de desquamation ne peut se passer de données thermiques en profondeur révélant les gradients thermiques au sein de la roche et les stress qui leur sont associés. L’échelle temporelle est également souvent négligée : les processus actifs aujourd’hui et révélés par les études stationnelles peuvent être en réalité bien différents de ceux qui ont initié la dégradation de la roche. De plus, dans les régions froides, les moments de transition entre les différents processus opérant au cours du cycle climatique annuel, et la synergie qui en découle, sont souvent oubliés ou perdus en raison de l’établissement de protocoles de mesure qui privilégient le froid, et donc la nécessité de récolter des données hivernales, au détriment des enregistrements appropriés à la période estivale. Des données obtenues dans le Nord canadien sont utilisées comme un moyen de souligner la grande complexité et l’imbrication des échelles spatio-temporelles et révéler comment elles modulent notre perception de la météorisation. Il est montré comment nombre de nos notions traditionnelles sur la météorisation des régions froides sont fortement sélectionnées par les paramètres scalaires de nos données et comment une meilleure prise en compte de ces spécificités dans la récolte de mesures remettent en question nos perceptions et paradigmes préférés.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations17
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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