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Enregistrement W3006262915 · doi:10.5194/esurf-2020-7

The effects of ice and hillslope erosion and detrital transport on the form of detrital thermochronological age probability distributions from glacial settings

2020· article· en· W3006262915 sur OpenAlexaboutno aff
Maxime Bernard, Philippe Steer, Kerry Gallagher, David Lundbek Egholm

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoraineGeologyThermochronologyErosionGlacierBedrockGlacial periodSedimentGeomorphologySediment transportSampling (signal processing)Physical geographyPaleontologyTectonicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The impact of glaciers on the Quaternary evolution of mountainous landscapes remains controversial. Although in situ low-temperature thermochronology offers insights on past rock exhumation and landscape erosion, the methods also suffer from biases due to the difficulty of sampling bedrock buried under glaciers. Detrital thermochronology attempts to bypass this issue by sampling sediments, at e.g. the catchment outlet, that may originate from beneath the ice. However, the age distributions resulting from detrital thermochronology do not only reflect the catchment exhumation, but also the patterns and rates of surface erosion and sediment transport. In this study, we use a new version of a glacial landscape evolution model, iSOSIA, to address the effect of erosion and sediment transport by ice on the form of synthetic detrital age distributions. Sediments are tracked as Lagrangian particles which can be formed by bedrock erosion, transported by ice or hillslope processes and deposited. We apply our model to the Tiedemann glacier (British Columbia, Canada), which has simple morphological characteristics, such as a linear form and no connectivity with large tributary glaciers. Synthetic detrital age distributions are generated by specifying an erosion history, then sampling sediment particles at the frontal moraine of the modelled glacier. An assessment of sediment transport shows that 1500 years are required to reach an equilibrium for detrital particle age distributions, due to the large range of particle transport times from their sources to the frontal moraine. Next, varying sampling locations and strategies at the glacier front leads to varying detrital SPDFs, even at equilibrium. These discrepancies are related to (i) the selective storage of a large proportion of sediments in small tributary glaciers and in lateral moraines, (ii) the large range of particle transport times, due to varying transport lengths and to a strong variability of glacier ice velocity, (iii) the heterogeneous pattern of erosion, (iv) the advective nature of glacier sediment transport, along ice streamlines, that leads to a poor lateral mixing of particle detrital signatures inside the frontal moraine. Finally, systematic comparisons between (U-Th)/He and fission track detrital ages, with different age-elevation profiles and relative age uncertainties, show that (i) the nature of the age-elevation relationship largely controls the ability to track sediment sources, and (ii) qualitative first-order information may still be extracted from thermochronological system with high uncertainties (> 30 %) depending on erosion pattern. Overall, our results demonstrate that detrital age distributions in glaciated catchments are strongly impacted not only by erosion and exhumation but also by sediment transport processes and their spatial variability. Combined with bedrock age distributions, detrital thermochronology offers a means to constrain the transport pattern and time of sediment particles. However, our results also suggest that detrital age distributions of glacial features like frontal moraines, are likely to reflect a transient case as the time required to reach detrital thermochronological equilibrium is of the order of the short-timescale glacier dynamics variability, as little ice ages or recent glaciers recessions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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