MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4291335376 · doi:10.1016/j.dib.2022.108541

∼14 000 years of geochemical and isotopic data from Lake Simcoe, Canada

2022· article· en· W4291335376 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca M. Doyle, N. Bumstead, C F M Lewis, Fred J. Longstaffe

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyWestern University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDeglaciationδ18OMeltwaterIce coreIsotopes of oxygenGeologyδ13COceanographyIsotopes of carbonRadiocarbon datingPhysical geographyGlacial periodStable isotope ratioHydrology (agriculture)PaleontologyTotal organic carbonGeochemistryEnvironmental chemistryChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains measurements of modern water and ancient core materials from Lake Simcoe, the fourth largest lake wholly in Ontario, Canada. These data consist of: (i) oxygen, hydrogen and carbon isotope (δ18O, δ2H and δ13C) compositions for modern water samples; (ii) physical measurements of one piston core, PC-5; (iii) δ13C and δ18O values of ostracods collected from PC-5, and (iv) δ13C and δ18O values of ancient DIC and water, respectively, inferred from item (iii). Physical measurements performed on core PC-5 include magnetic susceptibility, mineralogy and grain size. Mass accumulation rates are also reported. These data will be of interest to those aiming to better characterize the timing and pathway of meltwater flow during and following deglaciation of the Laurentide Ice Sheet in the Laurentian Great Lakes region. These data will also be useful to researchers investigating the influence of deglaciation on the oxygen and carbon isotope systematics of ancient lake environments. A discussion of these data is available in “A ∼14 000-year record of environmental change from Lake Simcoe, Canada” [1].

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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,994

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueData in BriefMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207