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Enregistrement W4386618176 · doi:10.1002/esp.5702

Structural control of bedrock river alignment and morphology in the Fraser Canyon, British Columbia, Canada

2023· article· en· W4386618176 sur OpenAlexafffundabout
Michael A. Curran, Aaron T. Steelquist, Jeff Larimer, Erin G. Seagren, Tingan Li, Derek Heathfield, Brian Menounos, John J. Clague, Michael Church, Jeremy G. Venditti

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTula FoundationUniversity of Northern British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHakai Institute
Mots-clésCanyonBedrockGeologyFault (geology)GeomorphologyHydrology (agriculture)SeismologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many rivers worldwide follow faults because they exploit bedrock damage that occurs in fault zones. However, there has been no quantitative investigation of how closely rivers follow specific faults within a fault zone. Analysis of the Fraser River in southwestern British Columbia reveals the degree of alignment of individual bedrock‐bound canyon reaches with lineaments of the Fraser River Fault. The alignment of the river at the regional scale is controlled by the Fraser River Fault zone, but individual canyons align with subsidiary faults that are visible in elevation data or predicted by the geometry and kinematics of the main fault. We hypothesize canyon reaches that deviate from faults were shifted by large episodic sediment input, creating epigenetic canyons.

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 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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,496

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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