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Enregistrement W3138572664 · doi:10.1002/ppp.2096

Stephen Taber and the development of North American cryostratigraphy and periglacial geomorphology

2021· article· en· W3138572664 sur OpenAlexaff
Frederick E. Nelson, Hugh M. French

Notice bibliographique

RevuePermafrost and Periglacial Processes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésContext (archaeology)PermafrostGeologyFoundation (evidence)Frost heavingPhysical geographyArchaeologyGeomorphologyGeographyPaleontologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stephen Taber's early work on ice segregation and frost heaving was far ahead of its time. His laboratory experiments regarding ice segregation led to our current understanding of frost heave by civil and geotechnical engineers building roads and other structures in cold regions. It also laid the foundation for later process‐oriented field studies of cold‐climate geomorphic processes. Taber's 1943 regional monograph on the origin and history of perennially frozen ground in Alaska, published by the Geological Society of America, was the earliest example of regional cryostratigraphy, and pioneered the regional permafrost and Quaternary studies undertaken later by Katasonov, Popov, Mackay, Péwé, Hopkins, and others. An important dimension of Taber's Alaska work was his application of knowledge gained through laboratory experimentation to the interpretation of ground‐ice exposures in the field. While S. W. Muller is widely regarded as the “father” of permafrost studies in North America, Taber is properly viewed as the “progenitor” of cryostratigraphic studies, although he is not yet widely regarded as such. This study uses archival resources to provide historical context regarding the development of Taber's monograph, to investigate details about the review and publication process it underwent, and to explore the question of why it remains undervalued.

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 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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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