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Enregistrement W2004935932 · doi:10.12789/geocanj.2014.41.033

Remote Predictive Mapping 5. Using a Lidar Derived DEM to Test the Influence of Variable Overburden Thickness and Bedrock on Drainage and Basin Morphology

2014· article· en· W2004935932 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tim L. Webster, John Gosse, Ian Spooner, J. Brendan Murphy

Notice bibliographique

RevueGeoscience Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityAcadia UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities AgencyIndustry CanadaDalhousie UniversityAcadia University
Mots-clésGeologyBedrockOverburdenGeomorphologyStructural basinDrainage basinLidarHydrology (agriculture)Digital elevation modelHomogeneousPaleontologyGeographyRemote sensingCartographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 4–m lidar digital elevation model (DEM) provides sufficient resolution to examine the impact of variable till cover on the incision history of multiple small (5 km2) catchments in eastern Canada. The study site was selected because it has homogeneous bedrock geology that dips parallel to the land surface, is tectonically stable, has undergone common base level changes, and has a common ice history, with variable overburden thickness, from thin cover in the west to thick cover in the east. Basin morphometrics were compared for similar-size basins that have variable till cover thicknesses. Basins with thicker till cover are wider and show differences in hypsometries compared to those where till cover is thin. Two basins representing end members of till thickness were measured for stream discharge and water chemistry. Thick till (> 1 m) on the eastern half of North Mountain retards infiltration sufficiently to promote overland flow and accelerate incision relative to areas with thinner till. Till thickness and continuity therefore are expected to impede the achievement of steadiness and may also delay stream power law relationships in larger catchments until till cover has been effectively eroded.SOMMAIREUn modèle altimétrique numérique (MAN) par lidar 4 m offre une résolution suffisante pour étudier l'impact des divers dépôts de till sur l'histoire de l'érosion linéaire de multiples petits (5 km2) bassins versants dans l'Est du Canada. Le site d'étude a été choisi parce que sa géologie est homogène et que son pendage est parallèle à la surface du sol, qu’il est tectoniquement stable, qu’il a subi des changements similaires du niveau de base d’érosion, de même qu’ une histoire glaciaire similaire, avec une épaisseur de mort-terrain variable, d’une couverture mince à l'ouest jusqu'à une couverture épaisse à l'est. La morphométrie du bassin a été comparée à celle de bassins de taille semblable aux épaisseurs de till variables. Les bassins aux couvertures de till plus épaisses sont plus larges et montrent des différences hypsométriques comparé à ceux aux couvertures minces. Deux bassins représentant les termes extrêmes de l'épaisseur du till ont été mesurées quant au débit du courant et à la chimie de l'eau. Les till épais (>1 m) sur la moitié est du mont Nord retardent l'infiltration, ce qui favorise l'écoulement en surface et accélèrent l’érosion linéaire par rapport aux zones couvertes de couches de till plus minces. On s’attend donc à ce que l'épaisseur de la couche de till et sa continuité agissent comme une entrave à la stabilité et puissent aussi retarder les effets de la loi de puissance de l’écoulement dans les grands bassins récepteurs jusqu'à ce que la couverture de till a été effectivement érodée.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,947

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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