MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3025904190 · doi:10.1177/0959683620919981

Coastal accretion and sea-level rise in the Cuban Archipelago obtained from sedimentary records

2020· article· en· W3025904190 sur OpenAlexaff
Misael Díaz-Asencio, Maickel Armenteros, José Antonio Corcho Alvarado, Ana Carolina Ruíz-Fernández, Joan-Albert Sánchez-Cabeza, Adrian Martínez-Suárez, Stefan Röllin, Vladislav Carnero-Bravo

Notice bibliographique

RevueThe Holocene · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccretion (finance)Sedimentary rockOceanographyOverwashArchipelagoGeologyClimate changeSea levelDredgingSedimentPhysical geographyShoreEnvironmental scienceGeographyGeomorphologyPaleontologyBarrier island

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea-level rise (SLR) is one of the most pervasive consequences of global warming, and the Cuban Archipelago is threatened by current and future SLR. In order to support adaptation plans, it is essential to have reliable information about sea-level change during the last decades at the local scale, particularly in the most vulnerable regions. Here, we use sedimentary records to evaluate coastal accretion and to estimate the relative sea-level rise (RSLR) in two vulnerable coastal sites in central Cuba: Cayo Santa María (CSM) and Península de Ancón (PA). Both sites showed sediment sections with a continuous record of sediment accretion as a result of relative SLR and tropical storms. The sedimentary process was different between CSM and PA owing to differences in geomorphology and primary mineral composition. Sedimentary records also showed recent impacts of anthropogenic activities, likely increasing the vulnerability of the shoreline to SLR. The estimated RSLR values agreed with tidal gauge records, although they spanned a much longer time period (CSM: 0.5 ± 0.1 mm a −1 , span of 38 years; PA: 1.5 ± 0.3 mm a −1 , span of 92 years). Our results confirm that this methodology may be used to estimate the RSLR in places where data by instrumental records do not exist.

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)0,000
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 enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe HoloceneMême sujetCoastal and Marine DynamicsTravaux en français237 207