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Enregistrement W1978846551 · doi:10.1029/2006gl026634

Perturbation of ground surface temperature reconstructions by groundwater flow?

2006· article· en· W1978846551 sur OpenAlexafffund
Grant Ferguson, Hugo Beltrami, Allan D. Woodbury

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésAdvectionGroundwaterPerturbation (astronomy)Groundwater flowEnvironmental scienceThermal conductionHeat flowFlow (mathematics)GeologyMeteorologyHydrology (agriculture)ClimatologyMechanicsThermalThermodynamicsPhysicsGeotechnical engineeringAquifer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subsurface temperatures have been shown to be a robust source of information on past climates. Most analyses neglect groundwater flow (GWF) and assume purely conductive heat flow. However, in many situations GWF has not been fully considered and to date there are no general GWF criteria for either accepting or rejecting a temperature profile for paleoclimate analysis. Here we examine the transition from conduction dominated environments to environments where advection has a significant effect on the subsurface temperature regime and thus ground surface temperature (GST) histories. We provide guidelines indicating when advection is important and conclude that it is unlikely that groundwater flow is a significant source of error in the global data set maintained by the International Heat Flow Commission.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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