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Enregistrement W2144559204 · doi:10.1016/j.yqres.2008.05.001

Timing and cause of water level fluctuations in Kluane Lake, Yukon Territory, over the past 5000 years

2008· article· en· W2144559204 sur OpenAlexafffundabout
Janice Brahney, John J. Clague, Brian Menounos, W.D. Edwards Thomas

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Northern British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésGeologyGlacierHolocenePhysical geographyPeriod (music)Radiocarbon datingHydrology (agriculture)Shelf iceOceanographyGeomorphologyGeographyPaleontologyCryosphereIce stream

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We reconstructed late Holocene fluctuations of Kluane Lake in Yukon Territory from variations in bulk physical properties and carbon and nitrogen elemental and isotopic abundances in nine sediment cores. Fluctuations of Kluane Lake in the past were controlled by changes in climate and glaciers, which affected inflow of Slims and Duke rivers, the two largest sources of water flowing into the lake. Kluane Lake fluctuated within a narrow range, at levels about 25 m below the present datum, from about 5000 to 1300 cal yr BP. Low lake levels during this interval are probably due to southerly drainage of Kluane Lake to the Pacific Ocean, opposite the present northerly drainage to Bering Sea. Slims River, which today is the largest contributor of water to Kluane Lake, only rarely flowed into the lake during the period 5000 to 1300 cal yr BP. The lake rose 7–12 m between 1300 and 900 cal yr BP, reached its present level around AD 1650, and within a few decades had risen an additional 12 m. Shortly thereafter, the lake established a northern outlet and fell to near its present level.

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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations14
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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