MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3011899812 · doi:10.1029/2019jc015703

Sea Level Change Controlled the Sedimentary Processes at the Makran Continental Margin Over the Past 13,000 yr

2020· article· en· W3011899812 sur OpenAlexfundno aff
Wei He, Jianguo Liu, Yun Huang, Li Cao

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesMinistry of Natural Resources
Mots-clésGeologyContinental marginSedimentary rockContinental shelfHoloceneOceanographySea levelPaleontologySedimentPleistoceneTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change, sea level fluctuations, and tectonic uplift play key roles in the evolution of sedimentary systems on continental margins. In the Arabian Sea, the Makran continental margin is suitable for studying these processes during the Holocene due to its high sedimentation rate and continuous sequence of Holocene sediments. Here, high‐resolution clay mineral and grain size analyses have been conducted to better understand the sedimentary process and controlling factors over the past 13,000 yr. The results show that the influence of Indus‐derived sediments on the Makran continent margin is negligible. Holocene relative sea level fluctuations can strongly control the shelf accommodation space due to the narrow shelf, which in turn affects the deposition process at the Makran continental margin. The sediment records at the central Makran continental margin are more suitable for studying ancient earthquakes or tsunamis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research OceansMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207