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Enregistrement W4319791815 · doi:10.1111/bor.12611

Landsystem analysis of a tropical moraine‐dammed supraglacial lake, Llaca Lake, Cordillera Blanca, Perú

2023· article· en· W4319791815 sur OpenAlexafffund
Rodrigo A. Narro Pérez, Carolyn H. Eyles, Rebecca E. Lee, Luzmila Dávila, John C. Maclachlan

Notice bibliographique

RevueBoreas · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMoraineGeologyLandformGlacierGeomorphologyPhysical geographyRock glacierSedimentTerminal moraineBedrockGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tropical glaciers of the Cordillera Blanca, Perú are rapidly thinning and retreating as a result of climate warming. The retreat of these glaciers along narrow linear bedrock valleys has increased the number and size of moraine‐dammed glacial lakes formed in the valleys. This study aims to identify the geomorphological and sedimentological characteristics of an enlarging moraine‐dammed supraglacial lake (Llaca Lake) in the Cordillera Blanca. Field‐based sedimentological observations and geomorphological mapping were combined with remotely sensed data and a photogrammetric model derived from aerial surveys by an uncrewed aerial vehicle to identify landform‐sediment assemblages. The geomorphological and sedimentological characteristics of Llaca Lake are synthesized into three landsystem zones: Zone 1: distal portions of Llaca Lake and the latero‐frontal moraine; Zone 2: the central zone of ice‐cored hummocks; and Zone 3: the active glacier margin. These zones are differentiated based on the spatial distribution of landforms, sediments, and active geomorphological processes. This is the first study to describe the landform‐sediment assemblages in a tropical moraine‐dammed supraglacial lake system and provides a framework for further landsystem element analysis of these growing supraglacial lakes in rapidly deglaciating high‐altitude 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)0,000
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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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