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Enregistrement W2218264515 · doi:10.2110/jsr.2015.91

The Removable-Cap Suction Corer: An Inexpensive and Durable Device To Extract Unconsolidated, Wet Sediments

2015· article· en· W2218264515 sur OpenAlexafffund
Alina Shchepetkina, Murray K. Gingras, S. George Pemberton

Notice bibliographique

RevueJournal of Sedimentary Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésGeologySuctionGeotechnical engineeringGeochemistryEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Obtaining sediment samples in unconsolidated sediment presents many challenges. The locale substrate can be soft, penetration of the sediment may be limited, preservation of the sedimentary fabric may be incomplete, and extraction of the sample may be difficult. Some of these issues are overcome with vibracore or suction-core techniques. Vibracoring requires heavy, bulky, and relatively expensive equipment which is costly to ship to the remote field-study locations and difficult to use in muddy settings such as muddy tidal flats or coastal marshes. The Van der Staay suction corer (Van de Meene et al. 1979) is cost-effective and fixes logistical problems, but sample extraction has to be done in the field. The TESS-1 suction corer (Mendez et al. 2003) was designed on the basis of the Van der Staay suction corer and allows recovering intact sediment samples for further laboratory analysis, but it requires custom machinery with more man-hours and uses small-diameter core tubes with a high possibility of disturbance of sedimentary structures in unconsolidated and waterlogged deposits. Here we present a new removable-cap suction corer that is inexpensive to construct, light in weight, highly portable, and can be designed to extract any core diameter. The corer can be used for coarse- and fine-grained wet sediments (tidal flats, riverine and estuarine bars, coastal marshes) and shallow subaqueous environments (lakes, rivers, shallow shoreface).

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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