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Enregistrement W2606512005 · doi:10.2112/jcoastres-d-16-00150.1

Competent<i>vs</i>. Observed Grain Size on the Seabed of the Gulf of Maine and Bay of Fundy

2017· article· en· W2606512005 sur OpenAlexaff
Paul S. Hill, Shaun Gelati

Notice bibliographique

RevueJournal of Coastal Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaySeabedSedimentGeologyGrain sizeOceanographySediment transportGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hill, P.S. and Gelati, S., 2017. Competent vs. observed grain size on the seabed of the Gulf of Maine and Bay of Fundy.The output of a three-dimensional tidal circulation model and nearly 10,000 sediment samples are used to compare observed and competent grain sizes on the floor of the Gulf of Maine and Bay of Fundy. Competent grain size is the largest grain size a flow is capable of mobilizing. Competent and observed grain sizes have similar broad spatial distributions. Coarser observed grain sizes are found in regions of larger stress, and associated coarser competent grain sizes and finer observed sizes are found in regions with finer competent sizes. Areas in which competent sizes are finer than observed sizes likely have significant sources of seabed stress that are not included in the model, specifically from waves and subtidal flows. Areas in which competent sizes are coarser than observed sizes likely are regions where sediment input into the region overwhelms the ability of near-bed flows to transport sediment away from the region, leaving the seabed with a texture similar to that of the supply. The results indicate that sediment texture is unlikely to change greatly if large-scale tidal power development is pursued in Minas Passage, which connects the Minas Basin to the Outer Bay of Fundy. Forecast changes of sediment texture in the Gulf of Maine are small, and in the Bay of Fundy, sediment texture is unlikely to change because it is dominated by sediment supply, which should not be affected by tidal power development.

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)0,002
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,300
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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