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Enregistrement W4220807159 · doi:10.1029/2021jb023631

Influence of 3D Earth Structure on Glacial Isostatic Adjustment in the Russian Arctic

2022· article· en· W4220807159 sur OpenAlexafffund
Tanghua Li, Nicole S. Khan, Alisa Baranskaya, Timothy A. Shaw, W. R. Peltier, G.R. Stuhne, Patrick Wu, Benjamin P. Horton

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRussian Science FoundationMinistry of Education - SingaporeNational Research Foundation Singapore
Mots-clésPost-glacial reboundDeglaciationLithosphereGeologyArcticMantle (geology)Last Glacial MaximumIce sheetSea levelGlacial periodPhysical geographyOceanographyGeophysicsPaleontologyGeographyTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Analyses of glacial isostatic adjustment (GIA) and deglacial relative sea‐level (RSL) change in the Russian Arctic deliver important insights into the Earth's viscosity structure and the deglaciation history of the Eurasian ice sheet complex. Here, we validate the 1D GIA models ICE‐6G_C (VM5a) and ICE‐7G_NA (VM7) and select new 3D GIA models in the Russian Arctic against a quality‐controlled deglacial RSL database of >500 sea‐level data points from 24 regions. Both 1D models correspond to the RSL data along the southern coast of the Barents Sea and Franz Josef Land from ∼11 ka BP to present but show notable misfits (>50 m at 10 ka BP) with the White Sea data. We find 3D model predictions of deglacial RSL resolve most of the misfits with the observed data for the White Sea while retaining comparable fits in other regions of the Russian Arctic. Our results further reveal: (a) RSL in the western Russian Arctic is sensitive to elastic lithosphere with lateral thickness variation and 3D viscosity structure in the upper mantle; and (b) RSL in the whole Russian Arctic is less sensitive to 3D viscosity structure in the lower mantle compared to the upper mantle. The 3D models reveal a compromise in the upper mantle between the background viscosity and scaling factor to best fit the RSL data, which needs to be considered in future 3D GIA studies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,315
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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