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Enregistrement W1982798924 · doi:10.1111/sed.12197

Morphological evolution of a well‐constrained, subaerial–subaqueous source to sink system: Wabush Lake

2015· article· en· W1982798924 sur OpenAlexaffabout
Dominique Turmel, Jacques Locat, Gary Parker

Notice bibliographique

RevueSedimentology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySubaerialTurbidity currentSedimentSink (geography)BedformGeomorphologySediment transportGeochemistryHydrology (agriculture)Sedimentary depositional environmentStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since 1964, the Iron Ore Company of Canada has deposited iron tailings resulting from mining operations into Wabush Lake, Western Labrador, Canada. This activity has resulted in a continuous hyperpycnal flow flowing over the lake floor. Bathymetric surveys were carried out between 1999 and 2008 as part of the overall environmental Iron Ore Company of Canada plans to maintain safe disposal strategies of tailings into the lake. Here, this dataset is used to study the evolution of different channels present in Wabush Lake and their link with knickpoints found at the head of most of these channels. The channels show notable evolution from one survey to the next. Some knickpoints and channels may be followed throughout more than one survey; the evolution of these knickpoints is the process responsible for the creation of erosional channels. The context in which they appear, as well as the evolution of some of the subaqueous channels is analysed. Cyclic steps and sediment waves are also found in the lake. These rhythmic bedforms, also created by the passage of turbidity currents, are analysed. Sediment waves found in Wabush Lake show values for both wavelength and wave height that are approximately one order of magnitude smaller than most of those found in the marine environment.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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