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Enregistrement W2945030110 · doi:10.1002/esp.4649

Basinga: A cell‐by‐cell GIS toolbox for computing basin average scaling factors, cosmogenic production rates and denudation rates

2019· article· en· W2945030110 sur OpenAlexaff
Julien Charreau, Pierre‐Henri Blard, Jéna Zumaque, Léo Martin, Tony Delobel, Lucas Szafran

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésDenudationCosmogenic nuclideGeologyAttenuationStructural basinScalingSoil scienceGeomorphologyGeometryPhysicsSeismologyMathematicsCosmic rayNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The calculation of denudation rates from the measured cosmogenic nuclide concentrations in river sediments requires assumptions and approximations. Several different approaches and numerical tools are available in the literature. A widely used analytical approach represents the muogenic production with one or two exponentials, assumes the attenuation length of muons to be constant and also neglects temporal variations in the Earth's magnetic field. The denudation rates are then calculated directly and analytically from the measured concentrations. A second numerical and iterative approach was more recently proposed and considers a more rigorous muogenic production law based on pre‐calculated variable attenuation length of muons and accounts for temporal changes of the magnetic field. It also assumes a specific distribution of denudation rates throughout the basin and uses an iterative approach to calculate the basin average denudation rates. We tested the two approaches across several natural basins and found that both approaches provide similar denudation results. Hence, assuming exponential muogenic production and constant attenuation length of muons in the rock has little impact on the derived denudation rates. Therefore, unless a priori known distributions of denudation rates are to be tested, there does not appear to be any particular gain from using the second iterative method which is computationally less effective. Based on these findings, we developed and describe here Basinga, a new ArcGIS® and QGIS toolbox which computes the basin average scaling factors, cosmogenic production rates and denudation rates for several tens of drainage basins together. Basinga follows either the Lal/Stone or the Lifton/Sato/Dunai scaling schemes and includes several optional tools for correcting for topographic shielding, ice cover and lithology. We have also developed an original method for correcting the cosmogenic production rates for past variations in the Earth's magnetic field. © 2019 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,013

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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