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Enregistrement W2619506828 · doi:10.1002/2017gl072686

Evaluating the size and extent of paleolakes in central Tibet during the late Pleistocene

2017· article· en· W2619506828 sur OpenAlexaff
Xuhua Shi, Kevin P. Furlong, Eric Kirby, Kai Meng, Shasta M. Marrero, John Gosse, Erchie Wang, Fred M. Phillips

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNanyang Technological UniversityNational Research Foundation SingaporeNational Research FoundationChinese Academy of SciencesEarth Observatory of SingaporeNational Science Foundation
Mots-clésShoreGeologyPleistoceneInterglacialChronologyPeriod (music)Marine isotope stageElevation (ballistics)QuaternaryOceanographyPhysical geographyPaleontologyClimatologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Subhorizontal lake shorelines allow a geodynamic test of the size and extent of a hypothesized paleolake in central Tibet, the East Qiangtang Lake (EQL), during the last interglacial period (marine isotope stage (MIS) 5e). Reconstructions based on relict lake deposits suggest that the EQL would have been ~400 m deep and over ~66,000 km2. Models of flexural rebound driven by lake recession predict that shorelines near the EQL center, at the present‐day location of Siling Co, would have rebounded 60–90 m above their initial elevation. New36Cl chronology of the highest relict shorelines around Siling Co indicates that they reflect lake levels between 110 and 190 ka. These shorelines, however, are presently >300 m below their predicted elevations, implying a substantially smaller water load. Our results reveal that the expansion of Tibetan lakes during MIS 5e was relatively limited. Instead, individual lakes were supplied by river networks, much as they are today.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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