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Enregistrement W2009479874 · doi:10.1080/14634981003799950

Using geological history of the Laurentian Great Lakes to better understand their future

2010· article· en· W2009479874 sur OpenAlexaff
C F M Lewis, David K. Rea, J. Bradford Hubeny, Todd A. Thompson, S M Blasco, John W. King, Mike Reddin, Theodore C. Moore

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesUniversity of California, Irvine
Mots-clésTeleconnectionPaleolimnologyClimate changeGeologyOceanographyClimatologyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Physical geographyGeographyEl Niño Southern Oscillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With growing use of numerical models to forecast lake conditions under future climates and other stressors, paleo-events in the history of the Great Lakes have greater potential for relevance. Past events and history may extend records of observations, provide estimates of the sensitivity of the lake system to stressing conditions, and contribute scenarios for model validation. Here we describe four examples that hold promise for improving understanding of the present and future Great Lakes: 1) using an event of lake closure to derive climate-hydrology sensitivity, 2) extending the record of lake-level history by examining beach ridge sequences, 3) investigating sedimentary black bands to indicate past anoxia at the lakebed in deep basins, and 4) deriving evidence of lake process teleconnections with atmospheric circulation.

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)0,001
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 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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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