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Enregistrement W4220708097 · doi:10.1007/s40710-021-00557-5

Comparison of Noble Gas Temperature with Recent Mean Annual Air and Soil Temperature in different regions of Hungary

2022· article· en· W4220708097 sur OpenAlexaff
Anita Puskás-Preszner, Carmen Szenász-Fekete, E. László, László Kompár, Andor Hajnal, László Palcsu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Processes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundEuropean Commission
Mots-clésHydrology (agriculture)HydrogeologyAir temperatureKarstAquiferEnvironmental sciencePhysical geographyGeologyClimatologyGroundwaterGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the relation of noble gas temperature (NGT) and mean annual air (MAAT) and soil (MAST) temperature through studying water samples and meteorological data from six Hungarian regions. Alluvial plains, hilly and mountainous regions were studied to investigate the effects of geomorphological, hydrogeological and micro-climatic conditions. Water samples were collected from springs and wells fed from different aquifers. Comparing NGTs derived from these water samples with the MAAT and MAST values of the given region, we identified differences between the sampled areas. In case of the Geresd Hills, Mezőföld, Danube-Tisza Interfluves and Nyírség, the NGTs (13.0 ± 0.9 °C, 12.1 ± 1.1 °C, 12.1 ± 0.6 °C and 12.7 ± 1.6 °C, respectively) generally reflect MAST, however in karstic Bükk Mts. (6.8 ± 0.6 °C) and Mecsek Mts. (10.7 ± 1.9 °C) they are closer to MAAT. Consequently, it can be concluded that the direct relationship between noble gas temperature and mean annual air temperature is not always as well-defined as it is often assumed. It is shown that MAAT and MAST should be distinguished, especially when using NGT as a paleoclimate proxy.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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