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Enregistrement W2995940882 · doi:10.1144/sp500-2019-172

Impact of sea-level fluctuations on the sedimentation patterns of the SE African margin: implications for slope instability

2019· article· en· W2995940882 sur OpenAlexaff
Aaron Micallef, Aggeliki Georgiopoulou, Andrew Green, Vittorio Maselli

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstabilitySedimentationGeologyMargin (machine learning)OceanographyGeomorphologySedimentMechanicsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The sheared-passive margin offshore Durban (South Africa) is characterized by a narrow continental shelf and steep slope hosting numerous submarine canyons. Supply of sediment to the margin is predominantly terrigenous, dominated by discharge from several short but fast-flowing rivers. International Ocean Discovery Program Expedition 361 provides a unique opportunity to investigate the role of sea-level fluctuations on the sedimentation patterns and slope instability along the South African margin. We analysed >300 sediment samples and downcore variations in P -wave, magnetic susceptibility, bioturbation intensity and bulk density from site U1474, as well as regional seismic reflection profiles to: (1) document an increase in sand input since the Mid-Pliocene; (2) associate this change to a drop in sea-level and extension of subaerial drainage systems towards the shelf-edge; (3) demonstrate that slope instability has played a key role in the evolution of the South Africa margin facing the Natal Valley. Furthermore, we highlight how the widespread occurrence of failure events reflects the tectonic control on the morphology of the shelf and slope, as well as bottom-current scour and instability of fan complexes. This information is important to improve hazard assessment in a populated coastal region with growing offshore hydrocarbon activities.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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