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Enregistrement W2978582755 · doi:10.5539/jgg.v11n3p56

Effect of Extreme Weather Events on the Sedimentation of the Bay of Samaná, Dominican Republic (1900–2016)

2019· article· en· W2978582755 sur OpenAlexvenueno aff
Ramón Delanoy, Misael Díaz-Asencio, Rafael Méndez‐Tejeda

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistrstvo za visoko šolstvo, znanost in tehnologijo
Mots-clésBayOceanographySedimentationSedimentGeologyEstuaryPeninsulaHydrology (agriculture)GeographyGeomorphologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bay of Samaná, formed by tectonism and sedimentation, is delimited to the north by the peninsula of the same name, to the south by the north slope of the Eastern Mountain Range and Los Haitises National Park, to the east by the Atlantic Ocean, and to the west by the ancient Gran Estero, today the Lower Yuna. There follows a process of continuous degradation by the existing tectonic forces and the sediment contributions by the Yuna, Yabón, and La Yeguada rivers to the south as well as by the landslides of the mountainous area of the Samaná Peninsula, during periods of storms and hurricanes. The coastal area of Samaná Bay has altered by 2.17 km2 at the mouth of the Yuna River from 2003–2015. The high turbidity level has affected coral reefs and marine species.  The  mangroves  are  lost  faster  than  they  are  regenerated  by  the  coastline’s change. Variations in the elemental compositions of calcium and iron show the terrigenous influence on the dynamics of the bay during Extreme Weather Events (EWP) in the river basins that flow into it. Abrupt changes in the rainfall regime produced an equal change in the estuary sedimentation regime, according to the 210Pb. In the 2007–2016 period, a column of sediment that reached 38 cm and a 12 cm to 8.4 km column were deposited 4 km southeast of the municipality of Sánchez and east of the mouth of the Yuna River. The Sedimentary Accumulation Rate is very high, and the content of heavy metals exceeds the threshold values of Table SQuirt.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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