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Enregistrement W1970136000 · doi:10.1002/ppp.627

Temperature and moisture trends in non‐sorted earth hummocks and stripes on the Old Man Range, New Zealand: implications for mechanisms of maintenance

2008· article· en· W1970136000 sur OpenAlexaff
Matthew B. Scott, Katharine J. M. Dickinson, B.I.P. Barratt, Brent J. Sinclair

Notice bibliographique

RevuePermafrost and Periglacial Processes · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and Technology
Mots-clésWater contentLandformPermafrostGeologyMoistureRange (aeronautics)Udic moisture regimeTemperature gradientSoil scienceHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesSoil waterEnvironmental scienceGeomorphologyOceanographyGeotechnical engineeringMeteorologyGeographyLoam

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mechanisms of maintenance of earth hummocks and non‐sorted stripes in seasonally frozen ground on the Old Man Range, Otago, New Zealand were investigated. These landforms are hypothesised to be active periglacial landforms maintained by seasonal movement of moisture down an energy gradient. We tested three hypotheses: 1) freezing should occur predominantly in the crests of the stripes and hummocks; 2) differential freezing patterns should be consistent between years; and 3) in the presence of a temperature gradient (i.e. in winter), soil moisture content should be greater in crests than in furrows. An array of 39 thermistors at each of two sites was used to monitor soil temperature gradients during three winters, and replicate soil cores were taken in autumn and winter to determine soil moisture gradients. Freezing occurred mainly in the crests and sides (heavily influenced by aspect), and patterns of freezing showed strong interannual consistency, supporting our first two hypotheses. Soil in crests had a higher moisture content in both freezing and thawed seasons, which was inconclusive relative to the expected water gradient. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,220

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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