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Enregistrement W4205145271 · doi:10.1111/bor.12577

GlaciDat – a GIS database of submarine glacial landforms and sediments in the Arctic

2022· article· en· W4205145271 sur OpenAlexaboutno aff
Katharina Streuff, Colm Ó Cofaigh, Paul Wintersteller

Notice bibliographique

RevueBoreas · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoraineGeologyGlacial landformGlacial periodGlacierDrumlinLandformPaleontologyDeglaciationGeomorphologyRadiocarbon datingOceanographyIce streamSea iceCryosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A digital database for submarine glacial landforms and sediments formed in the Arctic during and since the Last Glacial Maximum was created in order to facilitate and underpin new research on palaeo‐ice sheets and tidewater glacier dynamics. The glacimarine database (GlaciDat) documents and standardises evidence of previous glacial activity as visible on the contemporary seafloor of fjords and continental shelves around Svalbard, Greenland, Alaska, northern Russia and north of 66°30′N in Canada and Norway. An extensive literature search was conducted to create GlaciDat, which compiles nearly 60 000 individual submarine landforms, more than 1000 sediment cores and 232 radiocarbon dates. Glacial landforms included are cross‐shelf troughs, trough‐mouth fans, grounding‐zone wedges, lateral moraines, overridden moraines, (mega‐scale) glacial lineations, drumlins, crag‐and‐tails, medial moraines, terminal moraines, debris‐flow lobes (including glacier‐contact fans), recessional moraines, De Geer moraines, crevasse‐fill ridges, eskers, hill‐hole pairs, crescentic scours, and submarine channels. They were digitised as point, line and polygon features alongside a list of their individual characteristics. Sediment core locations are attributed with a description of the sampled lithofacies and sedimentation rates where available. Landforms and sediments have been standardised according to predefined nomenclatures to make the glacial evidence as consistent as possible. Marine radiocarbon dates were included when thought to be relevant for constraining the timing of large‐scale palaeo‐ice dynamics. Outlines of bathymetric data sets, which have previously been used for glacial geomorphological mapping, were also included to give an overview of already investigated research areas. GlaciDat is available for download ( https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.937782 ) and will aid researchers in the reconstruction of past ice dynamics and the interpretation of Arctic glacial landform–sediment assemblages. Moreover, as well as providing a comprehensive bibliography on Arctic glacial geomorphological and sedimentological research, it is intended to serve as a basis for future modelling of Arctic glacier and ice‐sheet dynamics.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

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
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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