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Enregistrement W2067722123 · doi:10.1029/2011jg001675

Sedimentology and geochemistry of thermokarst ponds in discontinuous permafrost, subarctic Quebec, Canada

2011· article· en· W2067722123 sur OpenAlexaffabout
Frédéric Bouchard, Pierre Francus, Reinhard Pienitz, Isabelle Laurion

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermokarstPermafrostSubarctic climateGeologySedimentologyArcticGeochemistryMarine transgressionBaySinkholeOceanographyGeomorphologyPaleontologyKarstStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermokarst (thaw) ponds and lakes are distributed throughout arctic and subarctic regions; however their natural variability and temporal evolution recorded in the bottom sediments are poorly understood. This paper presents a multiproxy study conducted in a subarctic site with many thermokarst ponds near Kuujjuarapik‐Whapmagoostui, on the eastern shore of Hudson Bay. Sedimentological, geochemical and chronological analyses have been performed on short sediment cores (10–20 cm) retrieved from limnologically contrasted ponds. Analyses revealed two distinct sedimentary facies, from bottom to top: 1) massive marine silts and clays deposited during postglacial Tyrrell Sea transgression (ca. 8000 to 6000 cal yr BP), subsequently emerged by glacio‐isostatic rebound and more recently (ca. 1500 to 400 cal yr BP) affected by permafrost inception and growth; 2) laminated organic‐rich lacustrine muds deposited since permafrost thawing and subsidence, i.e., since thermokarst pond inception (the last centuries). Despite displaying strikingly different water colors, the study ponds showed similar long‐term developmental patterns regarding their physico‐chemical properties (as recorded in the sediments), such as decreasing mineral grain size (from silts to clays), decreasing major chemical element concentrations, increasing organic matter content, and decreasing bottom water oxygen concentrations (from well‐oxygenated to anoxic/hypoxic conditions).

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 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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,995

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations82
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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