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Enregistrement W2803660762 · doi:10.1144/sp477.35

Morphological characterization of submarine slope failures in a semi-enclosed fjord, Frobisher Bay, eastern Canadian Arctic

2018· article· en· W2803660762 sur OpenAlexaffabout
Robert Deering, Trevor Bell, Donald L. Forbes, D C Campbell, Evan Edinger

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFjordGeologyBaySubmarineArcticOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Submarine slope failures in the nearshore waters of SE Baffin Island, eastern Canadian Arctic, present a challenge to coastal and seabed development. Submarine slope failures are a known geohazard in fjords in Norway, Chile, Alaska, British Columbia and elsewhere, but have received little attention in the coastal waters of Arctic Canada. Over the past 6 years, there has been a rapid expansion of multibeam echosounder (MBES) mapping in Canadian Arctic fjords, leading to the discovery of many submarine slope failures. One area that has been mapped in detail is inner Frobisher Bay. This macrotidal, seasonally ice-covered, semi-enclosed embayment has a glacially scoured bed, ice-contact deposits, including recessional moraines, and stratified glaciomarine and post-glacial silts and clays with abundant dropstones. The prevalence of submarine slope failures in the inner bay (one per 20 km 2 ) appears to be anomalous. To date, MBES mapping has imaged at least 246 failures, ranging in size from 0.007 to 2.1 km 2 and all within the glaciomarine and post-glacial succession. Morphometric analysis of these features based on high-resolution MBES bathymetry provides an insight into their spatial distribution, relative chronology, triggers and flow characteristics; factors essential to understanding the mechanisms underlying their abundance in this Canadian Arctic fjord.

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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,155

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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