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Enregistrement W2981727086 · doi:10.4095/288040

Aquatic soft sediment sampling methods: freeze coring and grab/hand coring

2011· report· en· W2981727086 sur OpenAlexaff
P Gammon, S Alpay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFreezing and Crystallization Processes
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoringSampling (signal processing)SedimentGeologyEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringPaleontologyComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To obtain reliable cores of shallow aquatic sediments requires a pragmatic marriage of the substrate type that you will be coring to the research goals that you wish to achieve. Aquatic sediment substrates vary from extremely "soupy" to well compacted. The goals can vary from climate histories to geotechnical to geochemical, each of which may require specific sampling techniques. The resolution required in the study commonly dictates the type of substrate and the type of coring method required. The highest resolution lake coring, with also the best preservation of geotechnical properties, is freeze coring. When properly deployed this technique preserves sediment stratigraphy in hard to very soft substrates with sediment disturbance reduced to virtually nil either during or post sampling. Freeze cores can be transported back to the lab for detailed stratigraphic study, with resolution at millimetre scales possible through microtoming and X-Ray examination. Freeze coring is logistically difficult, requiring transport of dry ice into the field, and the maintenance of frozen conditions subsequent to sampling. The amount of sediment can also be relatively small in freeze cores, especially for the sediment-water interface. Freeze coring of marine substrates is the same as for fresh water. Other soupy sediment techniques include gravity coring (Sam Alpay) and hand coring. Hand cores can be used delicately and precisely, and hence can be effective coring devices in the softest of substrates. Hard substrates can cause as many problems as soft substrates, but are advantageous in that they are resistant to disturbance and thus can be relatively easily transported back to the lab. Many gravity corers are unsuited to these kinds of substrates due to a lack of penetration, no matter how good the operator or how heavy the weight used. Hand coring is a good option in these substrates, and can yield long and well preserved cores, although depth penetration can be limited by the amount of weight one can use to push the corer into the substrate (a sharp-ended coring nose is preferable). Short (<30cm) cores of hard substrates can also be obtained by coring the sediment retrieved in a box corer or large grab sampler. This technique provides large sediment volumes with easily correlated core depths. Lake or marine cores >1-2 metres generally require vibracoring or piston coring techniques, which are logistically difficult unless significant lifting capabilities are available. Small piston and vibracorers can be deployed off small vessels but the depth penetration of these systems is often limited by substrate layers or lift capacity. These techniques can disturb the uppermost 0.5-1 m and so need to be used in conjunction with gravity or other coring techniques that better capture the sediment-water interface (if that is of importance). Stratigraphy from different coring techniques can generally be spliced using radiometric dating and/or proxy data measurements.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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