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Enregistrement W2010460814 · doi:10.1016/j.yqres.2009.07.006

Variations in Sediment yield Over the Advance and Retreat of a Calving Glacier, Laguna San Rafael, North Patagonian Icefield

2009· article· en· W2010460814 sur OpenAlexaff
Michèle Koppes, R.E. Sylwester, Andrés Rivera, B. Hallet

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGlacierErosionSedimentTidewaterGlacial periodGeomorphologyLandformDeposition (geology)Tidewater glacier cyclePhysical geographyBathymetryIce fieldOceanographyIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bathymetric and sub-bottom acoustic data were collected in Laguna San Rafael, Chile, to determine sediment yields during the Little Ice Age advance and subsequent retreat of San Rafael Glacier. The sediment volumes and subaqueous landforms imaged are used to interpret the proglacial dynamics and estimate erosion rates from a temperate tidewater glacier over a complete advance–retreat cycle. Sediment yields from San Rafael Glacier averaged 2.7 × 10 m/a since the end of the Little Ice Age, circa AD 1898, corresponding to average basin-wide erosion rates of 23 ± 9 mm/a; the highest erosion rates, 68 ± 23 mm/a, occurred at the start of the retreat phase, and have since been steadily decreasing. Erosion rates were much lower during glacial advance, averaging at most 7 mm/a, than during retreat. Such large glacial sediment yields over two centuries of advance and retreat suggest that the contribution of sediments stored subglacially cannot account for much of the sediment being delivered to the terminus today. The detailed sub-bottom information of a proglacial lagoon yields important clues as to the timing of erosion, deposition and transfer of glacigenic sediments from orogens to the continental shelves, and the influence of glacier dynamics on this process.

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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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