MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090321078 · doi:10.5194/se-5-511-2014

Optimal locations of sea-level indicators in glacial isostatic adjustment investigations

2014· article· en· W2090321078 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSolid Earth · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPost-glacial reboundGeologyLithosphereGeodetic datumSea levelGlacial periodGeodesyIsostasyLast Glacial MaximumPhysical geographyMantle (geology)ClimatologyGeophysicsTectonicsSeismologyGeomorphologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Fréchet (sensitivity) kernels are an important tool in glacial isostatic adjustment (GIA) investigations to understand lithospheric thickness, mantle viscosity and ice-load model variations. These parameters influence the interpretation of geologic, geophysical and geodetic data, which contribute to our understanding of global change. We discuss global sensitivities of relative sea-level (RSL) data of the last 18 000 years. This also includes indicative RSL-like data (e.g., lake levels) on the continents far off the coasts. We present detailed sensitivity maps for four parameters important in GIA investigations (ice-load history, lithospheric thickness, background viscosity, lateral viscosity variations) for up to nine dedicated times. Assuming an accuracy of 2 m of RSL data of all ages (based on analysis of currently available data), we highlight areas around the world where, if the environmental conditions allowed its deposition and survival until today, RSL data of at least this accuracy may help to quantify the GIA modeling parameters above. The sensitivity to ice-load history variations is the dominating pattern covering almost the whole world before about 13 ka (calendar years before 1950). The other three parameters show distinct patterns, but are almost everywhere overlapped by the ice-load history pattern. The more recent the data are, the smaller the area of possible RSL locations that could provide enough information to a parameter. Such an area is mainly limited to the area of former glaciation, but we also note that when the accuracy of RSL data can be improved, e.g., from 2 m to 1 m, these areas become larger, allowing better inference of background viscosity and lateral heterogeneity. Although the patterns depend on the chosen models and error limit, our results are indicative enough to outline areas where one should look for helpful RSL data of a certain time period. Our results also indicate that as long as the ice-load history is not sufficiently known, the inference of lateral heterogeneities in mantle viscosity or lithospheric thickness will be interfered by the uncertainty of the ice model.

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.

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 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,322

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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,208 · 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