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Enregistrement W4388016792 · doi:10.1130/g51671.1

Effect of short-term, climate-driven sediment deposition on tectonically controlled alluvial channel incision

2023· article· en· W4388016792 sur OpenAlexaff
Xueliang Wang, John J. Clague, Paolo Frattini, Shengwen Qi, Hengxing Lan, Wen Zhang, Lihui Li, Juanjuan Sun, Giovanni B. Crosta

Notice bibliographique

RevueGeology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAggradationGeologyFluvialAlluviumGeomorphologyChannel (broadcasting)STREAMSTectonicsSedimentClimate changeAlluvial fanPleistoceneHydrology (agriculture)PaleontologyStructural basinOceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Debate about relations between rates of fluvial incision and time (the “Sadler effect”) continues, impeding the use of incision rates to infer tectonic and climatic processes. There is a dearth of detailed field evidence that can be used to explore the coupling between tectonics and climate in controlling alluvial channel geometry and incision rates over time scales of 102–105 yr. We present field data from the Rumei watershed of southeast Tibet, which we obtained by mapping and dating late Pleistocene (ca. 135 ka) fluvial terraces and related channels, measuring channel hydraulic geometry, and calculating channel steepness indexes and incision rates. The evidence indicates that climate forcing is the main driver of sediment production and delivery to streams in the watershed. New aggradation events altered alluvial valley and channel geometry and, coupled with tectonic uplift, affected the rate of channel incision in the catchment. We propose a conceptual model that links uplift-driven incision (II) to channel aggradation induced by climate change, which is valid in catchments and other areas. We conclude that the reduction in incision depth caused by climate-driven channel aggradation is significant on short time scales (102–105 yr), and its cumulative effect contributes to the “Sadler effect” on long time scales (>106 yr).

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)0,000
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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