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Enregistrement W2048225693 · doi:10.3402/tellusb.v57i4.16545

Modelling of hydrogen and oxygen isotope compositions for local precipitation

2005· article· en· W2048225693 sur OpenAlexaff
Haidong Peng, Bernhard Mayer, Ann‐Lise Norman, H. R. Krouse

Notice bibliographique

RevueTellus B · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranspirationEvaporationIsotope fractionationEquilibrium fractionationIsotopes of oxygenDeuteriumChemistryHydrogenFractionationStable isotope ratioOxygen isotope ratio cycleOxygenPrecipitationCondensationThermodynamicsMeteorologyNuclear chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stable isotope compositions of hydrogen and oxygen for continental condensates are determined foremost by equilibrium and kinetic isotope fractionation during evaporation at the oceanic source regions. Subsequently they are modified by a series of in-cloud processes, which include condensation and possible admixture of vapour from evaporation and transpiration over the continents. The effects of vapour admixture from evaporation and transpiration on the isotope compositions of hydrogen (δ2H) and oxygen (δ18O) for local precipitation are discussed in this paper. Using a modified Rayleigh fractionation model, the effects are described for both constant and stepwise evaporation and transpiration fluxes. Further, deuterium (d)-excess values are employed to estimate the evaporation ratio and the slopes of δ–T polynomial regression curves are used to estimate the transpiration ratio. Finally, the influence of sea surface temperature on isotope compositions in condensates is modelled and its effect on d-excess and regression equations is examined.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations51
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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