The Geochemistry Of Glacier Snow And Melt: The Oregon Cascades And The Taylor Valley, Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
3.9Chemical variability over short distances (<1 km) in Taylor Valley snow...41 3.10 Sources of spatial variation to chemistry in Taylor Valley snow..42 3.11 Summary and conclusions.45 3.12 Acknowledgements45 4. Controls of Antarctic dry valley glacier melt stream geochemistry at daily, seasonal, and interannual time scales..59 4.1 Abstract..59 4.2 Glacier melt hydrochemistry..60 4.3 Site description...62 4.4 Taylor Valley proglacial streams: setting, hydrology, and eolian processes.....63 4.5 Methods..66 4.6 Results68 4.6.1 Hydrology of sampling years..68 4.6.2Wind conditions..69 4.6.3Geochemical results...69 4.7 The geochemical evolution of trace and minor elements in Taylor Valley snow, supra, and proglacial streams..74 4.7.1 Surface snow and its relation to ablation ice and supraglacial streams.74 4.7.2Environmentally available elements in snow compared with supraglacial streams.74 4.7.3Eolian influences on supra and proglacial stream chemistry..75 4.7.4Supraglacial streams and their relation with proglacial streams.75 4.8 Temporal variations in Taylor Valley stream geochemistry..79 4.8.1 Seasonal and interannual variations in proglacial element concentrations..79 4.8.2Comparison with 1982-1983 proglacial stream element concentrations..81 4.8.3Diel geochemical cycling in proglacial streams..82 4.9 Comparison of Antarctic dissolved Cu, Fe, Mn, V, and DOC concentrations with Arctic and alpine streams..86 4.10 Summary and conclusions.88 4.11 Acknowledgments.89 5. Conclusions114 APPENDIX A SF ICP-MS analytical techniques..116 APPENDIX B Canada Glacier January 2006 snowpit elemental (nM) and major ion (M) concentrations with detection limits (D.L)..119 APPENDIX C Canada Glacier December 2006 snowpit elemental (nM) and major ion (M) concentrations with detection limits (D.L)..122 APPENDIX D Commonwealth Glacier December 2006 snowpit elemental (nM) and major ion (M) concentrations with detection limits (D.L)...126
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».