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Enregistrement W3023464136 · doi:10.1002/esp.4891

Quantitative reconstruction of Holocene sediment sources contributing to the central Jiangsu coast, China: New insights into source‐to‐sink processes

2020· article· en· W3023464136 sur OpenAlexaff
Yang Yang, Jianjun Jia, Liang Zhou, Jianhua Gao, Wenhua Gao, Benwei Shi, Zhanhai Li, Ya Ping Wang, Shu Gao

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHoloceneSedimentSedimentationSubmarine pipelineGeologyChinaSink (geography)OceanographyPhysical geographyHydrology (agriculture)Environmental scienceGeomorphologyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coastal deltaic deposits are the primary locations for sediment storage on Earth, and quantifying their source contributions is a critical prerequisite for delineating S2S patterns in marginal seas. In most cases, quantification for the contribution by fine‐grained sediments (i.e. particle size < 63 μm) is considered to be representative to constrain the overall sediment supply. However, this approach may be inappropriate because large differences exist between the two quantities. Here we propose an approach to solve the problem, which is based on the maximum number of tracers from multiple sediment size fractions incorporating the content of all size fractions of sediment. Using this approach, absolute source contributions during the Holocene are reconstructed that provide a first‐order model for the S2S pattern of the central Jiangsu coast, China. The Huanghe River is the strongest driver for the Holocene sedimentation, with a mean contribution of ~72 ± 6% (1417 × 10 8 t). The absolute contributions from the Changjiang and offshore areas were of secondary importance, (i.e. ~17 ± 1% (330 × 10 8 t) and ~11 ± 5% (217 × 10 8 t), respectively). The results show that a large difference between the relative and absolute source contributions and the assumption that the relative contribution represents the absolute contribution is invalid in a coastal setting. The impact of the Huanghe is mainly based on episodic events, such as the event of 1128–1855 AD . The model also reveals that the offshore sediments are as important as the Changjiang sediments for the central Jiangsu coast during the Holocene. Thus, the model provides both the time series and overall quantities of sediment supply during the formation and evolution of the Holocene tidal flats on the Jiangsu coast. Our findings shed new light on quantitative analysis of sediment sources applicable to future S2S studies of marginal seas. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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