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Enregistrement W2984196254 · doi:10.1139/cjes-2019-0054

The nature and origin of furrows in lake-bed sediments: Okanagan Lake, British Columbia, Canada

2019· article· en· W2984196254 sur OpenAlexaffvenueabout
Raphaël Nowak, Bernard O. Bauer, Sumi Siddiqua

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Earth Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusOkanagan University CollegeOkanagan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySedimentDeposition (geology)Structural basinGeomorphologySediment transportBeach morphodynamicsWaves and shallow waterTension (geology)PaleontologySonarOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent sonar surveys of Okanagan Lake, in the central interior of British Columbia, revealed the presence of linear, contour-parallel furrows at depths of 50–130 m. Underwater video imagery shows these furrows to be approximately 0.5–1 m wide by 0.5–1 m deep with variable lengths extending 1–100 m. Their cross-sectional topology varies from semi-rectangular features with steep-walled sides that expose weak laminations in the sediments to shallow U-shaped troughs that appear to be infilled by lacustrine mud. The most likely origin of the furrows is extension deformation (i.e., tension fracturing) caused by periodic failure along the steeply inclined marginal slopes of this deep, glaciated lake basin. A positive feedback mechanism leading to arrested downslope movement, based on the recent findings reported in Carey et al. (2019), is suggested to apply. Less likely alternative explanations are considered and dismissed. The furrows highlight the nature of long-term geomorphic processes in lacustrine environments that contribute to sediment transport and deposition on the lake bed but are not directly linked to the action of surface waves and currents.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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