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Enregistrement W4281396306 · doi:10.1029/2021gl097389

Detailed Seafloor Imagery of Turbidity Current Bedforms Reveals New Insight Into Fine‐Scale Near‐Bed Processes

2022· article· en· W4281396306 sur OpenAlexafffund
Alexandre Normandeau, Patrick Lajeunesse, Jean‐François Ghienne, Pierre Dietrich

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversité LavalGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l'Économie, de l’Innovation et des Exportations du QuébecUniversité Laval
Mots-clésTurbidity currentBedformTurbiditeGeologyBathymetryCurrent (fluid)Seafloor spreadingGeomorphologyOutcropErosionFlumeFlow (mathematics)Sedimentary depositional environmentOceanographySediment transportSedimentGeometryStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐resolution imagery of the morphological character of modern active turbidite systems are critical for understanding the complexity of turbidity current processes occurring on the seafloor. Here, we describe a 30 cm‐resolution autonomous underwater vehicle repeat bathymetric dataset that allows to significantly increase the geomorphological detail of crescentic bedforms in turbidite systems. This repeat imagery shows the erosion produced by dense basal layers at the base of turbidity currents, the inception of plunge pools, and the controls that hydraulic jump troughs have on subsequent flow path of weaker turbidity currents. Transverse small‐scale scours located in cyclic step troughs suggest that weak flows follow local relief, therefore explaining the wide variability of turbidity current flow indicators observed in outcrops. This imagery demonstrates that turbidite systems are formed by the superimposition of erosion surfaces and depositional patterns recording contrasted flow behavior and provides new views on turbidity current behavior in natural environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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