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Enregistrement W2797084946 · doi:10.1017/qua.2018.11

Origin of last-glacial loess in the western Yukon-Tanana Upland, central Alaska, USA

2018· article· en· W2797084946 sur OpenAlexaffabout
Daniel R. Muhs, Jeffrey S. Pigati, James R. Budahn, Gary L. Skipp, E. Arthur Bettis, Britta J.L. Jensen

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyAlaska Department of Transportation and Public Facilities
Mots-clésLoessGlacial periodGeologyGlacierPhysical geographySiltPeriod (music)Drainage basinRange (aeronautics)GeomorphologyEarth scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Loess is widespread over Alaska, and its accumulation has traditionally been associated with glacial periods. Surprisingly, loess deposits securely dated to the last glacial period are rare in Alaska, and paleowind reconstructions for this time period are limited to inferences from dune orientations. We report a rare occurrence of loess deposits dating to the last glacial period, ~19 ka to ~12 ka, in the Yukon-Tanana Upland. Loess in this area is very coarse grained (abundant coarse silt), with decreases in particle size moving south of the Yukon River, implying that the drainage basin of this river was the main source. Geochemical data show, however, that the Tanana River valley to the south is also a likely distal source. The occurrence of last-glacial loess with sources to both the south and north is explained by both regional, synoptic-scale winds from the northeast and opposing katabatic winds that could have developed from expanded glaciers in both the Brooks Range to the north and the Alaska Range to the south. Based on a comparison with recent climate modeling for the last glacial period, seasonality of dust transport may also have played a role in bringing about contributions from both northern and southern sources.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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