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Enregistrement W3021111881 · doi:10.1016/j.qsa.2020.100004

Is there a climatic control on Icelandic volcanism?

2020· article· en· W3021111881 sur OpenAlexaff
Claire L. Cooper, Ivan P. Savov, Henry Patton, Alun Hubbard, Ruza Ivanovic, Jonathan L. Carrivick, Graeme T. Swindles

Notice bibliographique

RevueQuaternary Science Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilUniversity of LeedsSight Research UK
Mots-clésTephraDeglaciationGeologyVolcanoGlacial periodPhysical geographyIce sheetVolcanismHoloceneGreenland ice sheetIcelandicTephrochronologyEarth scienceOceanographyPaleontologyClimatologyGeographyTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evidence for periods of increased volcanic activity following deglaciation, such as following ice sheet retreat after the Last Glacial Maximum, has been examined in several formerly glaciated areas, including Iceland, Alaska, and the Andean Southern Volcanic Zone. Here we present new evidence supporting the theory that during episodes of cooling in the Holocene, Icelandic volcanic activity decreased. By examining proximal and distal tephra records from Iceland spanning the last 12,500 years, we link two observed tephra minima to documented periods of climatic cooling and glacial advance, at 8.3 to 8 and 5.2 to 4.9 cal kyr BP. We simulate these periods in atmosphere-ocean and ice sheet models to assess the potential validity of the postglacial ‘unloading effect’ on Icelandic volcanic systems. We conclude that an increase in glacial cover may have decreased shallow magma ascent rates, thus limiting eruption potential and producing apparent quiescent periods in proximal and distal tephra records. However, several major uncertainties remain regarding the theory, including geographical and temporal preservation biases and the importance of any unloading effects against other factors, and these will require more prolonged investigation in future research.

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)0,002
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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