MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2885863043 · doi:10.1002/esp.4302

Composition and origin of a lithalsa related to lake‐level recession and Holocene terrestrial emergence, Northwest Territories, Canada

2017· article· en· W2885863043 sur OpenAlexaffabout
Adrian J. Gaanderse, S A Wolfe, C. R. Burn

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoloceneGeologyPrecipitationAlluviumPhysical geographyGeomorphologyGeochemistryOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lithalsas of the Great Slave Lowland, Northwest Territories, occur within fine‐grained glaciolacustrine, lacustrine, and alluvial deposits. Detailed investigations of a lithalsa revealed that it is composed of ice‐rich sediments with ice lenses up to 0.2 m thick below 4 m depth. The observed ice accounted for about 2 m of the 4 m between the top of the lithalsa and adjacent terrain. The ice is isotopically similar to modern surface water, but enriched in δ18O relative to local precipitation. Total soluble cation concentrations are low in the basal, Shield‐derived and unweathered glaciolacustrine sediments of the lithalsa. Higher concentrations in the overlying Holocene‐aged lacustrine and alluvial deposits may be due to greater ion availability in Holocene surface waters. Increasing Cl‐ and Na+ concentrations in clays at depth likely relate to exclusion and migration of these dissolved ions in pore water during ice lens formation though total soluble cations remain comparatively low. The lithalsa developed 700 to 300 cal yr BP. A conceptual model of lithalsa formation and landscape evolution illustrates that this feature and more than 1800 other lithalsas in the region have developed in association with Holocene terrestrial emergence following lake‐level recession. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,224 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEarth Surface Processes and LandformsMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207