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Enregistrement W2754899066 · doi:10.1139/cjes-2017-0006

Ice-marginal sedimentation and processes of diamicton deposition in large proglacial lakes, Lake Erie, Ontario, Canada

2017· article· en· W2754899066 sur OpenAlexaffvenueabout
Peter J. Barnett, P. F. Karrow

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Earth Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of WaterlooLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGlacierGeomorphologyDebrisDebris flowShelf iceMoraineGlacial periodIce streamGlacial lakeSedimentationSedimentOceanographySea iceCryosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detailed studies of coastal cliff exposures through two end moraines form the basis for a model of ice-marginal sedimentation in large ice-contact glacier-fed lakes. The input to the ice-marginal environment directly from the glacier included subglacial till and subaquatic flow tills. The subaquatic flow till (thinly bedded diamicton) was deposited in an apron (up to 1 km wide) along the ice margin. An upward gradient of pore-water pressure immediately beyond the ice margin, causing heaving and dilation of the sediments, initiated debris flows of glacially derived debris (subaquatic flow tills). Most of the stratified sediments in the ice-marginal zone entered the lake by way of a large proglacial stream. Sedimentation was dominated by quasi- or near-continuous density underflows that resulted in the deposition of a sequence of thick rhythmites. The glacier in the Lake Erie basin most likely behaved like an ice stream, with its movement controlled predominantly by a deforming bed of glacial debris, separating the glacier sole from underlying predeposited sediments. The deforming bed is preserved as a massive diamicton layer, interpreted here as subglacially deposited till.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,168

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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