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Enregistrement W2084005917 · doi:10.1111/j.1755-6724.2010.00345.x

Spatial Variations in Particle Size and Magnetite Concentration on Cedar Beach: Implications for Grain‐Sorting Processes, Western Lake Erie, Canada

2010· article· en· W2084005917 sur OpenAlexaffabout
M. T. Cioppa

Notice bibliographique

RevueActa Geologica Sinica - English Edition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwashGeologyMagnetiteSortingHeavy mineralGrain sizePlageGeochemistryMineralGeomorphologyMineralogyOceanographyProvenanceShorePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This study examined spatial variations in the concentration, grain size and heavy mineral assemblages on Cedar Beach (Lake Erie, Canada). Magnetic studies of heavy mineral‐enriched, dark‐reddish sands present on the beach showed that magnetite (~150 μm) is the dominant magnetic mineral. Surficial magnetic susceptibility values defined three zones: a lakeward region close to the water line (Zone 1), the upper swash zone (Zone 2) and the region landwards of the upper swash zone (Zone 3). Zone 2 showed the highest bulk and mass susceptibility (κ, χ) and the highest mass percentage of smaller grain‐size (<250 μm) fractions in the bulk sand sample. Susceptibility (i.e. κ and χ) values decreased and grain size coarsened from Zone 2 lakewards (into Zone 1) and landwards (into Zone 3), and correlated with the distribution of the heavy mineral assemblage, most probably reflecting preferential separation of large, less dense particles by waves and currents both along and across the beach. The eroded western section of Cedar Beach showed much higher concentrations of heavy minerals including magnetite, and finer sand grain sizes than the accreting eastern section, suggesting that magnetic techniques could be used as a rapid, cost‐effective way of examining erosion along sensitive coastline areas.

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)0,004
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 enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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