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Enregistrement W2737057971 · doi:10.5194/esurf-6-121-2018

U–Th and <sup>10</sup> Be constraints on sediment recycling in proglacial settings, Lago Buenos Aires, Patagonia

2018· article· en· W2737057971 sur OpenAlexaff
Antoine Cogez, Frédéric Herman, Éric Pelt, Thierry Reuschlé, Gilles Morvan, Christopher M. Darvill, Kevin Norton, Marcus Christl, Lena Märki, François Chabaux

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Dynamics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoraineGlacial periodGeologySedimentDisequilibriumErosionSedimentary budgetWeatheringLast Glacial MaximumGeochemistryGeomorphologyPhysical geographySediment transportGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The estimation of sediment transfer times remains a challenge to our understanding of sediment budgets and the relationships between erosion and climate. Uranium (U) and thorium (Th) isotope disequilibria offer a means of more robustly constraining sediment transfer times. Here, we present new uranium and thorium disequilibrium data for a series of nested moraines around Lago Buenos Aires in Argentine Patagonia. The glacial chronology for the area is constrained using in situ cosmogenic 10Be analysis of glacial outwash. Sediment transfer times within the periglacial domain were estimated by comparing the deposition ages of moraines to the theoretical age of sediment production, i.e., the comminution age inferred from U disequilibrium data and recoil loss factor estimates. Our data show first that the classical comminution age approach must include weathering processes accounted for by measuring Th disequilibrium. Second, our combined data suggest that the pre-deposition history of the moraine sediments is not negligible, as evidenced by the large disequilibrium of the youngest moraines despite the equilibrium of the corresponding glacial flour. Monte Carlo simulations suggest that weathering was more intense before the deposition of the moraines and that the transfer time of the fine sediments to the moraines was on the order of 100–200 kyr. Long transfer times could result from a combination of long sediment residence times in the proglacial lake (recurrence time of a glacial cycle) and the remobilization of sediments from moraines deposited during previous glacial cycles. 10Be data suggest that some glacial cycles are absent from the preserved moraine record (seemingly every second cycle), supporting a model of reworking moraines and/or fluctuations in the extent of glacial advances. The chronological pattern is consistent with the U–Th disequilibrium data and the 100–200 kyr transfer time. This long transfer time raises the question of the proportion of freshly eroded sediments that escape (or not) the proglacial environments during glacial periods.

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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,322

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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