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Enregistrement W2972748540 · doi:10.1029/2019gl084526

Direct Monitoring Reveals Initiation of Turbidity Currents From Extremely Dilute River Plumes

2019· article· en· W2972748540 sur OpenAlexaff
Sophie Hage, Matthieu Cartigny, E. J. Sumner, Michael Clare, John E. Clark, Peter J. Talling, Gwyn Lintern, Stephen M. Simmons, Ricardo Silva Jacinto, Age Vellinga, Joshua R. Allin, Maria Azpiroz–Zabala, Jenny A. Gales, J. L. Hizzett, James E. Hunt, Alessandro Mozzato, Daniel R. Parsons, Ed Pope, Cooper Stacey, William Symons, Mark E. Vardy, C. Watts

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Environment Research CouncilSight Research UKNational Oceanic and Atmospheric AdministrationExxonMobil Research and Engineering CompanyEuropean CommissionLeverhulme Trust
Mots-clésTurbidityTurbidity currentPlumeCurrent (fluid)SedimentHydrology (agriculture)OceanographyEnvironmental scienceTurbiditeGeologyGeomorphologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rivers (on land) and turbidity currents (in the ocean) are the most important sediment transport processes on Earth. Yet how rivers generate turbidity currents as they enter the coastal ocean remains poorly understood. The current paradigm, based on laboratory experiments, is that turbidity currents are triggered when river plumes exceed a threshold sediment concentration of ~1 kg/m 3 . Here we present direct observations of an exceptionally dilute river plume, with sediment concentrations 1 order of magnitude below this threshold (0.07 kg/m 3 ), which generated a fast (1.5 m/s), erosive, short‐lived (6 min) turbidity current. However, no turbidity current occurred during subsequent river plumes. We infer that turbidity currents are generated when fine sediment, accumulating in a tidal turbidity maximum, is released during spring tide. This means that very dilute river plumes can generate turbidity currents more frequently and in a wider range of locations than previously thought.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations118
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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