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Enregistrement W2236962102 · doi:10.1016/j.yqres.2015.12.003

Using noble gas ratios to determine the origin of ground ice

2016· article· en· W2236962102 sur OpenAlexaff
Nicholas Utting, Bernard Lauriol, Denis Lacelle, Ian D. Clark

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of OttawaConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySnowIce coreGeomorphologyAtmospheric sciencesClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Argon, krypton and xenon have different solubilities in water, meaning their ratios in water are different from those in atmospheric air. This characteristic is used in a novel method to distinguish between ice bodies which originate from the compaction of snow (i.e. buried snow banks, glacial ice) vs. ice which forms from the freezing of groundwater (i.e. pingo ice). Ice which forms from the compaction of snow has gas ratios similar to atmospheric air, while ice which forms from the freezing of liquid water is expected to have gas ratios similar to air-equilibrated water. This analysis has been conducted using a spike dilution noble gas line with gas extraction conducted on-line. Samples were mixed with an aliquot of rare noble gases while being melted, then extracted gases are purified and cryogenically separated. Samples have been analysed from glacial ice, buried snow bank ice, intrusive ice, wedge ice, cave ice and two unknown ice bodies. Ice bodies which have formed from different processes have different gas ratios relative to their formation processes.

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 enseignants0,112
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,113 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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