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Enregistrement W2997558500

Exploring Patterns and Controls on the Hydrochemistry of Proglacial Streams in the Upper Santa River, Peru

2017· article· en· W2997558500 sur OpenAlexaff
Alex Eddy, Bryan G. Mark, Michel Baraër, Jeffrey M. McKenzie, Alfonso Fernández, Susan A. Welch, Sarah K. Fortner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensMcGill UniversityÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeatheringGeologyLithologyCarbonateMeltwaterGlacial periodErosionWatershedSulfateGeochemistryHydrology (agriculture)SilicateGlacierGeomorphologyEarth sciencePhysical geographyChemistryGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dramatic glacier loss in the upper Santa River watershed in Ancash, Peru has significant impact on proglacial hydrologic systems, with implications for downstream stressors on human water use activities. This study integrates hydrochemical analysis and spatial exploration across multiple scales with the aim of exploring patterns and controls of inorganic water quality within the region. The chemistry of proglacial surface waters is primarily determined by weathering in rock-water contact areas, and glacial meltwater inherits the chemical properties of the surficial lithology along a flow path. Hydrochemical analysis methods identify elemental characteristics that are unique to the study region. Dominant hydrochemical processes include silicate weathering, coupled pyrite oxidation with silicate weathering, and to a lesser extent, carbonate weathering. The sulfate constituent is unusually high for portions of the study region and is attributed to highly acidified waters immediately downstream from glacial point sources. Geovisualization extends the results of the hydrochemical analysis by showing temporal change and suggesting connections between areas of freshly exposed surficial lithologies, high rates of erosion and weathering, and elevated sulfate concentrations.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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