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Enregistrement W2943918481 · doi:10.1029/2018jf004885

Base Level and Lithologic Control of Drainage Reorganization in the Sierra de las Planchadas, NW Argentina

2019· article· en· W2943918481 sur OpenAlexafffund
Erin G. Seagren, Lindsay M. Schoenbohm

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Earth Surface · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésForeland basinGeologyDrainageDrainage basinTributaryLithologyGeomorphologyHydrology (agriculture)Structural basinPaleontologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Planform drainage reorganization in catchments is a common response to changes in boundary conditions. Rivers reorganize through two predominant mechanisms: discrete stream capture events and progressive divide migration. Using general geomorphic observations, flow azimuth analysis, χ anomalies, local headwater relief, and the normalized steepness index ( k sn ), we examine drainage reorganization, its potential controls, and the response timescales for drainages in the Sierra de las Planchadas, NW Argentina. We additionally expand on the comparison of trunk and tributary k sn values as a potential tool for recognizing drainage reorganization. We identify three significant patterns of reorganization: (1) the migration of the main drainage divide (MDD) toward the hinterland, (2) capture of longitudinal drainages by transverse reaches, and (3) shrinking foreland catchments that will result in changes to basin outlet spacing. We determine that the migration of the MDD is due to local base level differences between the major range‐bounding basins, while more local patterns, such as the capture of longitudinal drainages, are the result of the distribution of erosionally resistant lithologies. We additionally assess the response timescales required for topologic changes to the drainage network, such as divide migration; we conclude that, as suggested by modeling studies, they are longer than the timescale required for channel profile adjustment.

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 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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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