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Enregistrement W3087746226 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-2407

First direct monitoring and time-lapse mapping starts to reveal how a large submarine fan works

2020· article· en· W3087746226 sur OpenAlexaffabout
Peter J. Talling, Ricardo de Silva Jacinto, Megan Baker, Ed Pope, Maarten Heijnen, Sophie Hage, Catharina Heerema, Stephen M. Simmons, Claire McGhee, Sean Ruffell, Martin Hasenhündl, Ronan Apprioual, Anthony Ferrant, Morelia Urlaub, Matthieu Cartigny, Michael Clare, Daniel R. Parsons, Bernard Dennielou, Arnaud Gaillot, C. Peirce

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanyonTurbidity currentSubmarine canyonGeologySeabedSubmarine pipelineOceanographyCoringSubmarineBathymetrySedimentChannel (broadcasting)Internal tideHydrology (agriculture)GeomorphologyDrillingInternal waveStructural basinSedimentary depositional environmentGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turbidity currents form many of the largest sediment accumulations, longest channels, and deepest canyons on our planet. These seabed sediment avalanches can be very (> 10 m/s) fast, runout for hundreds of kilometres, and break seabed cables that now form the backbone of the internet and global data transfer. It was once thought that detailed monitoring of turbidity currents in action was impractical, ensuring these flows were relatively poorly understood. However, a series of recent projects have used new approaches and technology to show how these flows can be measured in shallow water (< 2 km) settings, such as Monterey Canyon and Canadian fjords, where flows ran out for < ~50 km and had speeds of up to 8 m/s. Here we present initial results from an ambitious project to measure active flows that runout for >1,000 km to form a major submarine fan in the deep ocean. The project studies the Congo submarine canyon-channel system that extends for ~1,100 km from the mouth of the Congo River, offshore West Africa. Monitoring in 2010 at a single site in the upper Congo Canyon had previously shown that flows are active for ~30% of the time, and reach speeds of up to 3 m/s. In this new project, direct flow monitoring at 11 sites are being combined with detailed time-lapse mapping and coring of flow deposits, through a series of 4 or 5 major research cruises from 2019 to 2023. Here we present initial results from the first of these cruises (JC187) in August-to-October 2019, which placed 11 moorings with sensors at water depths of 1.6 to 5.5 km. The presentation will initially focus on the geomorphology of the channel system, and how it varies down-slope and through time. For example, it is apparent that a landslide partly blocked one location in the upper canyon in the last 20 years, causing meander bend cut-off and sediment ponding. The talk will then discuss models for how submarine channel bends evolve, and the implications for channel deposits. Recent work in sandy submarine channels suggests that they can be dominated by very fast-moving knickpoints (waterfall like features). However, the much muddier Congo channel displays well-developed meander bend bars for which cores are available. We therefore start to show how muddy deep-sea channels may differ in significant ways from their sandier cousins in shallow water.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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