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Dust Source of Sandstorm in the Tarim Basin, Northwest China

2012· article· en· W1983013276 sur OpenAlexaff
Sheng Yu Li, Jia Qiang Lei, Xin Xu, Hai Feng Wang, Gu Feng

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPluvialEnvironmental scienceAlluviumVegetation (pathology)SwampHydrology (agriculture)Alluvial fanGeologyStructural basinEcologyGeomorphologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dust supply is important to sandstorm occurrence as well as wind regime. Dust supply is closely related to groundsurface conditions showed by these index soil physical composition, soil moisture, vegetation cover, human activities. The physical conditions of groundsurface in the Tarim basin is distributed in a ringlike pattern. From edge to hinterland, there are various landscapes in turn as follow: mountains, piedmont pluvial and alluvial fans and plains and shifting desert. At the same time, in this turn, different types of soil has been developed there: brown desert soil, ancient oasis cultivated soil (anthropogenic-alluvial soil), swamp soil, desert forest meadow soil, paddy soil, saline soil, takyr soil, shifting sandy soil, and so on. Through comprehensive analysis, some conclusions were drew as the follow: (1)shifting deserts are the major dust source of sandstorm occurred in the hinterland and the south fringe of the Taklimakan Desert; (2)cultivated soils are another dust source of sandstorm occurred in oasis areas disturbed by high-intensity human activities; (3) gobi deserts in upper of piedmont pluvial and alluvial fans and desert forest areas on alluvial plains are the potential dust sources with high dust-emitting ability that can be activiated by human activities.

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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,209

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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
Publié2012
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